рішення задачі не можуть бути виражені в термінах точно визначеної цільової функції ; велика розмірність простору рішення; динамічно змінюються дані і знання. Як правило, важко формалізуються завдання мають неповнотою, неоднозначністю та/або суперечливістю вихідних даних і знань про предметну область. p align="justify"> У дослідженнях зі штучного інтелекту можна виділити два основних напрямки:
. Програмно-прагматичне (В«не має значення, як влаштованоВ« мисляче В»пристрій, головне, щоб на задані вхідні дії воно реагувало, як людський мозокВ») - займається створенням програм, за допомогою яких можна вирішувати ті завдання, вирішення яких до цього вважалося виключно прерогативою людини. Сюди відносяться розпізнають та ігрові програми, програми для вирішення логічних завдань, пошуку, класифікації тощо Цей напрямок орієнтоване на пошуки алгоритмів вирішення інтелектуальних завдань на існуючих моделях комп'ютерів. p align="justify">. Біонічних (В«єдиний об'єкт, здатний мислити - це людський мозок, тому будь-якеВ« мисляче В»пристрій має якимось чином відтворювати його структуруВ») - займається проблемами штучного відтворення тих структур і процесів, які характерні для живого людського мозку і які лежать в основі процесу вирішення завдань людиною. У рамках біонічного підходу до проблеми штучного інтелекту сформувалася нова наука нейроінформатіка, практичним виходом якої з'явилася розробка нейрокомп'ютера - обчислювальної машини VI покоління. p align="justify"> В даний час традиційним (класичним) прийнято вважати програмно-прагматичне напрямок, при якому не ставиться питання про адекватність використовуваних структур і методів тим, якими користується в аналогічних випадках людина, а розглядається лише кінцевий результат рішення задачі. У рамках цього напрямку спочатку велися пошуки моделей і алгоритму людського мислення. Жодна з існуючих наук (філософія, психологія, лінгвістика) не змогла запропонувати такого алгоритму. Тоді фахівці в галузі штучного інтелекту запропонували власні моделі:
модель лабіринтового пошуку. Цей підхід представляє задачу як деякий граф, що відображає простір станів, і в цьому графі проводиться пошук оптимального шляху від вхідних даних до результуючим;
евристичне програмування.
Евристика - правило, теоретично не обгрунтоване, але дозволяє скоротити кількість переборів в просторі пошуку;
використання методів математичної логіки. На основі методу резолюцій,
дозволив автоматично доводити теореми при наявності вихідних аксіом, в 1973 р. була створена мова Пролог.
Істотний прорив в практичних додатках штучного інтелекту стався в середині 70-х років, коли на зміну пошукам універсального алгоритму мислення прийшла ідея моделювати конкретні знання фахівців-експертів. У США з'явилися перші комерційні системи, засновані на знаннях, - ...
