(або вийдуть в найближчі п'ять-десять років) на рівень, що дозволяє системам ШІ вирішувати дуже складні для людини практичні завдання. А от з ресурсами другого типу ситуація в світі навіть погіршується - саме тому досягнення у сфері ШІ зв'язуються в основному з невеликим числом провідних ШІ-центрів при найбільших університетах. p>
2.1 Нейронні мережі Це напрям стабільно тримається на першому місці. Триває вдосконалення алгоритмів навчання та класифікації в масштабі реального часу, обробки природних мов, розпізнавання зображень, мови, сигналів, а також створення моделей інтелектуального інтерфейсу, підлаштовуватися під користувача. Серед основних прикладних завдань, що вирішуються за допомогою нейронних мереж, - фінансове прогнозування, розкопування даних, діагностика систем, контроль за діяльністю мереж, шифрування даних. В останні роки йде посилений пошук ефективних методів синхронізації роботи нейронних мереж на паралельних пристроях.
2.2 Еволюційні обчислення
На розвиток сфери еволюційних обчислень (ЕВ; автономне і адаптивне поведінка комп'ютерних додатків і робототехнічних пристроїв) значний вплив надали насамперед інвестиції у нанотехнології. ЕВ зачіпають практичні проблеми самосборки, самоконфігурірованія і самовідновлення систем, складаються з безлічі одночасно функціонуючих вузлів. При цьому вдається застосовувати наукові досягнення з області цифрових автоматів. Інший аспект ЕВ - використання для вирішення повсякденних завдань автономних агентів в якості персональних секретарів, керуючих особистими рахунками, асистентів, які відбирають потрібні відомості в мережах за допомогою пошукових алгоритмів третього покоління, планувальників робіт, особистих вчителів, віртуальних продавців і т. д. Сюди ж відноситься робототехніка і всі пов'язані з нею області. Основні напрямки розвитку - вироблення стандартів, відкритих архітектур, інтелектуальних оболонок, мов сценаріїв/запитів, методологій ефективної взаємодії програм і людей. Моделі автономного поведінки передбачається активно впроваджувати у всілякі побутові пристрої, здатні прибирати приміщення, замовляти і готувати їжу, водити автомобілі і т. п. Надалі для вирішення складних завдань (Швидкого дослідження вмісту Мережі, великих масивів даних на зразок геномних) використовуватимуться колективи автономних агентів. Для цього доведеться зайнятися вивченням можливих напрямків еволюції подібних колективів, планування спільної роботи, способів зв'язку, групового самонавчання, кооперативного поведінки в нечітких середовищах з неповною інформацією, коаліційної поведінки агентів, які об'єднуються "за інтересам ", навчитися вирішувати конфлікти взаємодії і т. п. Осібно стоять соціальні аспекти - як суспільство буде на практиці ставитися до таких спільнотам інтелектуальних програм.
2.3 Нечітка логіка
Системи нечіткої логіки найактивніше будуть застосовуватися переважно в гібридних керуючих системах.
2.4 Обробка зображень
Продовжиться розробка способів представлення та аналізу зображень (стиснення, кодування при передачі з використанням різних протоколів, обробка біометричних образів, знімків з супутників), незалежних від пристроїв відтворення, оптимізації колірного подання на екрані і при виведенні на друк, розподілених методів отримання зображень. Подальші розвиток отримають засоби пошуку, індексування та аналізу сенсу зображень, узгодження вмісту довідкових каталогів при автоматичній каталогізації, організації захисту від копіювання, а також машинне зір, алгоритми розпізнавання та класифікації образів.
2.5 Експертні системи
Попит на експертні системи залишається на досить високому рівні. Найбільшу увагу сьогодні залучено до систем прийняття рішень в масштабі часу, близькому до реального, засобів зберігання, вилучення, аналізу та моделювання знань, системам динамічного планування.
2.6 Інтелектуальні програми
Зростання числа інтелектуальних додатків, здатних швидко знаходити оптимальні рішення комбінаторних проблем (що виникають, наприклад, у транспортних завданнях), пов'язаний з виробничим і промисловим зростанням у розвинених країнах.
2.7 Розподілені обчислення
Поширення комп'ютерних мереж і створення високопродуктивних кластерів викликали інтерес до питань розподілених обчислень - балансуванню ресурсів, оптимальної завантаженні процесорів, самоконфігурірованію пристроїв на максимальну ефективність, відстеження елементів, що вимагають оновлення, виявленню невідповідностей між об'єктами мережі, діагностуванню коректної роботи програм, моделювання подібних систем.
2.8 ОС РВ
Поява автономних робототехнічних пристроїв підвищує вимоги до ОС реального часу - організації процесів самонастроювання, планування обслуговуючих операцій, використання коштів ШІ для прийняття рішен...
