Связанные понятия
Виртуальная реальность (ВР, англ. virtual reality, VR, искусственная реальность) — созданный техническими средствами мир, передаваемый человеку через его ощущения: зрение, слух, осязание и другие. Виртуальная реальность имитирует как воздействие, так и реакции на воздействие. Для создания убедительного комплекса ощущений реальности компьютерный синтез свойств и реакций виртуальной реальности производится в реальном времени.
Виртуа́льный мир — искусственно созданный мир, построенный посредством программирования, на основе компьютерных технологий.
Нейронная сеть (биологическая нейронная сеть) — совокупность нейронов головного и спинного мозга центральной нервной системы (ЦНС) и ганглия периферической нервной системы (ПНС), которые связаны или функционально объединены в нервной системе, выполняют специфические физиологические функции.
Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х годах получили коммерческое подкрепление. Предшественники экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения...
Многоагентная система (МАС, англ. Multi-agent system) — это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы. Примерами таких задач являются онлайн-торговля, ликвидация чрезвычайных ситуаций, и моделирование социальных структур.
Упоминания в литературе
Сбор потоков информации в гигантских центрах обработки данных с мощными аналитическими функциями будет преобразовывать экономику и общество на всех уровнях, создавая невиданные ранее возможности во всех отраслях человеческой деятельности – от медицины и образования до сельского хозяйства, промышленности и сферы услуг. Моя компания, как и другие, делает ставку на объединение нескольких важных технологических трендов: смешанной реальности,
искусственного интеллекта и квантовых вычислений. С помощью смешанной реальности мы создаем новый пользовательский интерфейс, который преобразует поле вашего зрения в компьютерный экран, – ваш цифровой мир и ваш физический мир становятся единым целым. Данные, приложения и даже ваши друзья и коллеги будут доступны вам благодаря вашему смартфону или планшету, где бы они вам ни понадобились – в офисе, на деловой встрече или во время конференции. Искусственный интеллект (ИИ) усилит любой профессиональный опыт, дополняя человеческие возможности такими экспертными знаниями и такой мощностью прогнозирования, которые недостижимы для человека. Наконец, квантовые вычисления позволят нам выйти за рамки закона Мура, гласящего, что количество транзисторов в компьютерном чипе удваивается примерно раз в два года. Квантовые компьютеры изменят физические принципы вычислений, известные нам сегодня, и дадут нам вычислительную мощность, необходимую для решения величайших и сложнейших мировых проблем. Смешанную реальность, искусственный интеллект и квантовые вычисления сегодня еще можно называть отдельными направлениями, но они уже сливаются воедино.
Цель исследования выглядела как получение четкой, рационально понятной системы функционирования психики человека, которую можно было бы воссоздать как компьютерную модель. То есть практическим применением работы может стать создание
искусственного интеллекта , основанного на каббалистической модели мира, как на архитектуре, аналогичной человеческой, включающей простые и сложные когнитивные свойства.
Такие приложения, как Siri от компании Apple, дают первое представление о мощности одной из подсистем
искусственного интеллекта – AI Field, так называемых интеллектуальных консультантов. Личные интеллектуальные консультанты начали появляться всего два года назад. Сегодня распознавание голоса и искусственный интеллект развиваются с такой скоростью, что беседа с компьютером вскоре станет нормой, создавая явление, которое некоторые технические специалисты называют «окружающим разумом», с постоянной доступностью автоматизированных личных консультантов, которые делают записи и отвечают на запросы пользователей. Наши устройства становятся неотъемлемой частью личной экосистемы: они слушают нас, предупреждают наши потребности, помогают по мере необходимости, даже если их не просят об этом.
Недавно мы также обсуждали актуальность теста Тьюринга и пришли к выводу, что его результатов для нас недостаточно. Способность к имитации общения человека никак не коррелируется со способностью
искусственного интеллекта к самостоятельному размышлению и развитию. Для идеального же прохождения такого теста (хотя это все еще представляется проблемой для многих сторонних разработок) достаточно запихнуть в банк данных компьютера всю семантику требуемого языка, а также максимальное количество диалогов (Сеть в данном ракурсе представляется отличным источником) на всевозможные темы. Провязав правила построения речи со смыслами слов, фраз и их вероятными контекстами, мы получим систему, способную общаться. Подчеркиваю – общаться, но не выражать собственные мысли.
Любимым детищем представителей вычислительного подхода была проблема
искусственного интеллекта . Идеалом виделась возможность построения системы, полностью имитирующей человеческий интеллект. В качестве модели для имитации брался компьютер. Предполагалось, что мозг человека работает по принципам компьютера, прибора, имеющего вход и выход и манипулирующего дискретными символическими структурами. Наглядным образцом такого рода машины стал автомат для игры в шахматы, основанный на просчитывании всех возможных ходов максимально далеко вперед. Создателей радовало и обнадеживало то, что возможности этого автомата в чем-то даже превосходят возможности человеческого интеллекта. Разработки в области искусственного интеллекта (Artifcial Intelligence) дополнялись разработками по моделированию эволюции жизни (Artifcial Life), главным образом с применением модели клеточных автоматов. И технически, и концептуально обе модели были тесно связаны, поскольку строились на принципе пошаговости операций. В моделях эволюции жизни, исходя из элементарных начальных сочетаний клеток (наподобие закрашенных черным или белым, но способных менять свою окраску клеток школьной тетради) согласно достаточно простым правилам ближайшего перехода к соседним клеткам и путем одновременных сдвигов по всему клеточному полю на один ход вперед удавалось получать очень сложные и самоподдерживающиеся узоры или конструкции-орнаменты, напоминающие простейшие организмы.
Связанные понятия (продолжение)
Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Игровой дизайн (также
геймдизайн , англ. game design) — процесс создания формы и содержания игрового процесса (геймплея) разрабатываемой игры. Работа с геймдизайном может происходить как через соответствующий документ (англ. design document), так и существовать только в сознании разработчиков игры.
Симулятор — имитатор (обычно механический или компьютерный), задача которого состоит в имитации управления каким-либо процессом, аппаратом или транспортным средством.
Компьютерная модель (англ. computer model), или численная модель (англ. computational model) — компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая представление объекта, системы или понятия в форме, отличной от реальной, но приближенной к алгоритмическому описанию, включающей и набор данных, характеризующих свойства системы и динамику их изменения со временем.
Подробнее: Компьютерное моделирование
Метод мозгового штурма (мозговой штурм, мозговая атака, англ. brainstorming) — оперативный метод решения проблемы на основе стимулирования творческой активности, при котором участникам обсуждения предлагают высказывать как можно большее количество вариантов решения, в том числе самых фантастичных. Затем из общего числа высказанных идей отбирают наиболее удачные, которые могут быть использованы на практике. Включает этап экспертной оценки. В развитом виде предполагает синхронизацию действий участников...
Киберпространство (англ. cyberspace) — метафорическая абстракция, используемая в философии и в компьютерных технологиях, является виртуальной реальностью, которая представляет Ноосферу . Второй мир как «внутри» компьютеров, так и «внутри» компьютерных сетей.
Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.
Человеко-машинный интерфейс (ЧМИ) (англ. Human-machine interface, HMI) — широкое понятие, охватывающее инженерные решения, обеспечивающие взаимодействие человека-оператора с управляемыми им машинами.
Интерактивность (от англ. interaction — «взаимодействие») — понятие, которое раскрывает характер и степень взаимодействия между объектами или субъектами. Используется в областях: теория информации, информатика и программирование, системы телекоммуникаций, социология, дизайн, в частности проектирование взаимодействия, и других.
Программи́ст — специалист, занимающийся непосредственной разработкой программного обеспечения для различного рода вычислительно-операционных систем.
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез — генерацию грамотного текста. Решение этих проблем будет означать создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека.
Ро́бот (чеш. robot, от robota — «подневольный труд») — автоматическое устройство, предназначенное для осуществления различного рода механических операций, которое действует по заранее заложенной программе.
Обучение с подкреплением (англ. reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой. С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Откликом среды (а не специальной системы управления подкреплением, как это происходит в обучении с учителем) на принятые решения являются сигналы подкрепления, поэтому такое обучение является частным случаем обучения с учителем, но учителем...
Дополненная реальность , или иной мир (англ. augmented reality, AR «дополненная реальность») — результат введения в поле восприятия любых сенсорных данных с целью дополнения сведений об окружении и улучшения восприятия информации.
Имитационное моделирование (англ. simulation modeling) — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему (построенная модель описывает процессы так, как они проходили бы в действительности), с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Такую модель можно «проиграть» во времени, как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером...
Процедурная генерация (англ. procedural generation, сокр. PCG) — автоматическое создание игрового контента с помощью алгоритмов. Другими словами, PCG представляет собой программное обеспечение, которое может создавать игровой контент самостоятельно, или совместно при взаимодействии с игроками или геймдизайнерами. Под контентом понимается создание уровней игры, карты игрового мира, правил игры, текстур, сюжетов, предметов, квестов, музыки, оружия, транспортных средств, персонажей и др. В данном контексте...
Больши́е да́нные (англ. big data, ) — обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами, появившимися в конце 2000-х годов и альтернативных традиционным системам управления базами данных и решениям класса Business Intelligence.
База знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) — база данных, содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области (ISO/IEC/IEEE 24765-2010, ISO/IEC 2382-1:1993). В самообучающихся системах база знаний также содержит информацию, являющуюся результатом решения предыдущих задач.
Компьютерное зрение (иначе техническое зрение) — теория и технология создания машин, которые могут производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов.
Интеллектуальный агент в первом смысле — это часть технологии разработки операционных систем, и хотя алгоритмы, в нём используемые, могут базироваться на более сложных моделях, чем даже алгоритмы многих SCADA — систем, диапазон и методика его воздействия на состояние системы очень жестко детерминируется. «Интеллектуальный агент» во втором смысле так же не может быть полностью независимым, выполняя свои задачи, но методики его разработки на много порядков сложнее, в силу абсолютно иного уровня сложности...
Теория распознава́ния о́браза — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно...
Процедурная анимация (англ. procedural animation) — вид компьютерной анимации, который автоматически генерирует анимацию в режиме реального времени согласно установленным правилам, законам и ограничениям. В отличие от предопределённой анимации, когда аниматор вручную определяет каждый кадр и все параметры создаваемой анимации, при процедурной анимации результат может быть в некоторой мере непредсказуем и при каждом запуске может генерировать разнообразную анимацию.
Анализ данных — область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывает разные методы в различных областях науки и деятельности.
Игровой искусственный интеллект (англ. Game artificial intelligence) — набор программных методик, которые используются в компьютерных играх для создания иллюзии интеллекта в поведении персонажей, управляемых компьютером. Игровой ИИ, помимо методов традиционного искусственного интеллекта, включает также алгоритмы теории управления, робототехники, компьютерной графики и информатики в целом.
Трансгумани́зм (от лат. trans — сквозь, через, за и homo — человек) — философская концепция, а также международное движение, поддерживающие использование достижений науки и технологии для улучшения умственных и физических возможностей человека с целью устранения тех аспектов человеческого существования, которые трансгуманисты считают нежелательными — страданий, болезней, старения и смерти. Трансгуманисты изучают возможности и последствия применения таких технологий, опасности и преимущества их использования...
Компью́терная гра́фика (также маши́нная графика) — область деятельности, в которой компьютеры наряду со специальным программным обеспечением используются в качестве инструмента, как для создания (синтеза) и редактирования изображений, так и для оцифровки визуальной информации, полученной из реального мира, с целью дальнейшей её обработки и хранения.
Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта.
Агентное моделирование (англ. agent-based model (ABM))— метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и то, как такое поведение определяет поведение всей системы в целом. В отличие от системной динамики аналитик определяет поведение агентов на индивидуальном уровне, а глобальное поведение возникает как результат деятельности множества агентов (моделирование «снизу вверх»).
Технологи́ческое дре́во (англ. Technology tree) — структура, симулирующая процесс технологического развития в играх детерминированным образом. Она определяет переходы от одних технологий к другим, более совершенным, которые расширяют возможности игрока — позволяют формировать более мощные армии, строить новые здания и т. п.Технологическое древо часто рассматривается как фундаментальный элемент в современных компьютерных играх, оно присутствует в большинстве стратегических игр. Вслед за стратегическими...
Обеспечение качества (англ. Quality Assurance, QA) — это процесс или результат формирования требуемых свойств и характеристик продукции по мере её создания, а также — поддержание этих характеристик при хранении, транспортировании и эксплуатации продукции.
Програ́ммное обеспе́чение (допустимо также произношение обеспече́ние) (ПО) — программа или множество программ, используемых для управления компьютером (ISO/IEC 26514:2008).
Тестиро́вщик — специалист, принимающий участие в тестировании компонента или системы. В его обязанность входит поиск вероятных ошибок и сбоев в функционировании объекта тестирования (продукта, программы, и т.д.). Тестировщик моделирует различные ситуации, которые могут возникнуть в процессе использования предмета тестирования, чтобы разработчики смогли исправить обнаруженные ошибки.
Тест Тьюринга — эмпирический тест, идея которого была предложена Аланом Тьюрингом в статье «Вычислительные машины и разум», опубликованной в 1950 году в философском журнале Mind. Тьюринг задался целью определить, может ли машина мыслить.
Нейрокомпьютерный интерфейс (НКИ) (называемый также прямой нейронный интерфейс, мозговой интерфейс, интерфейс «мозг — компьютер») — система, созданная для обмена информацией между мозгом и электронным устройством (например, компьютером). В однонаправленных интерфейсах внешние устройства могут либо принимать сигналы от мозга, либо посылать ему сигналы (например, имитируя сетчатку глаза при восстановлении зрения электронным имплантатом). Двунаправленные интерфейсы позволяют мозгу и внешним устройствам...
Киберкультура (англ. cyberculture) — вид современной массовой культуры, основанной на использовании возможностей компьютерных игр и технологий виртуальной реальности. Часто к киберкультуре, относят любые её отражения в дизайне, моддинге, литературе и киноискусстве.
Визуализация данных — это представление данных в виде, который обеспечивает наиболее эффективную работу человека по их изучению. Визуализация данных находит широкое применение в научных и статистических исследованиях (в частности, в прогнозировании, интеллектуальном анализе данных, бизнес-анализе), в педагогическом дизайне для обучения и тестирования, в новостных сводках и аналитических обзорах. Визуализация данных связана с визуализацией информации, инфографикой, визуализацией научных данных, разведочным...
Погруже́ние — это состояние сознания, часто искусственное, при котором самоосведомлённость субъекта о своём физическом состоянии уменьшается или теряется совсем. Это психическое состояние часто сопровождается ощущением бесконечности пространства, сверхсосредоточенностью, искажённым чувством времени, а также лёгкостью действий. Термин широко применяется для описания погружения в виртуальную реальность, искусства инсталляции и видеоигр, но при этом неясно, используется ли это слово единообразно. Этот...
Технологи́ческая сингуля́рность — гипотетический момент, по прошествии которого, по мнению сторонников данной концепции, технический прогресс станет настолько быстрым и сложным, что окажется недоступным пониманию, предположительно следующий после создания искусственного интеллекта и самовоспроизводящихся машин, интеграции человека с вычислительными машинами, либо значительного скачкообразного увеличения возможностей человеческого мозга за счёт биотехнологий.
Системная инженерия — междисциплинарный подход и средства для создания успешных систем; междисциплинарный подход, охватывающий все технические усилия по развитию и верификации интегрированного и сбалансированного в жизненном цикле множества системных решений, касающихся людей, продукта и процесса, которые удовлетворяют потребности заказчика.
Нейроне́т (англ. NeuroNet, NeuroWeb, Brainet) или Web 4.0 — один из предполагаемых этапов развития Всемирной паутины, в котором взаимодействие участников (людей, животных, интеллектуальных агентов) будет осуществляться на принципах нейрокоммуникаций. По прогнозам, должен заменить собою Web 3.0 приблизительно в 2030—2040 годах. Один из ключевых рынков, выбранных для развития в рамках российской Национальной технологической инициативы.
Визуализация (от лат. visualis, «зрительный») — общее название приёмов представления числовой информации или физического явления в виде, удобном для зрительного наблюдения и анализа.
Киберне́тика (от др.-греч. κυβερνητική «искусство управления») — наука об общих закономерностях получения, хранения, преобразования и передачи информации в сложных управляющих системах, будь то машины, живые организмы или общество.
Конструктор игр — программа, которая объединяет в себе игровой движок и интегрированную среду разработки, и, как правило, включает в себя редактор уровней, работающий по принципу WYSIWYG. Такие программы значительно упрощает процесс разработки игр, делая его доступным любителям-непрограммистам, и могут быть использованы в начальном обучении программированию.
Ре́ндеринг или отрисовка (англ. rendering — «визуализация») — термин в компьютерной графике, обозначающий процесс получения изображения по модели с помощью компьютерной программы.
Упоминания в литературе (продолжение)
Но так или иначе, представляется достаточно очевидным, что постнеклассическое «мышление в сложности» должно сформироваться в конкретной когнитивной практике как один из результатов реализации таких амбициозных междисциплинарных проектов, как проект создания ИИ. С другой стороны, (само)формирование «мышления в сложности» окажется результативным и конструктивным, если оно с самого начала будет выступать в роли междисциплинарного (мета)навигатора в когнитивно-гетерогенной знаниевой среде многообразия разных научных дисциплин и технологических проектных практик. И эта ситуация «зацикленности» одного на другое, сама по себе, является характерным примером той «рефлексивно-рекурсивной» эпистемологии сложности, которая должна лежать в основе современных подходов к проблеме создания ИИ в «сложностном мышлении». Впрочем, об этом уже достаточно много говорилось выше. Погружение наблюдателя сложности в контекст проблемы ИИ дает возможность рассматривать ее в перспективе конструктивного коэволюционного процесса, в результате которого возникающий ИИ окажется его (наблюдателя сложности) воспроизведением. Точнее, его коммуникативным «Alter-Ego». Возможным итогом этого процесса станет и новое прочтение философской проблемы интерсубъективности как становления процесса герменевтического взаимопонимания естественного и
искусственного интеллектов , их симбиоза в контексте автопоэтического структурного сопряжения их «жизненных миров».
Будем понимать под системами
искусственного интеллекта активные самообучающиеся логически рассуждающие системы. В прошлом веке были разработаны технологии создания экспертных систем по отдельным узконаправленным предметным областям. Это было обусловлено сложностями формализованного описания требуемых предметных областей и тем, что системы логического вывода не могли обрабатывать более 20 объектов/правил. В то же время, получили развитие "интеллектуальные пакеты прикладных программ" (ИППП), которые позволяли решать в автоматизированном режиме задачи в разных областях, где требовались вычисления и конструирование алгоритмов решения задач. Технологии ИППП развиваются в миварах и сервисно-ориентированных архитектурах.
1) язык ЛИСП (Lisp – L ist I nformation S ymbol P rocessing), который был изобретен в 1962 г. Дж. Маккарти. Благодаря лИСПу возникла совершенно новая для программистов область деятельности – «
искусственный интеллект ». В настоящее время лИСП применяется в экспертных системах, системах аналитических вычислений и т.п.;
– Системы
искусственного интеллекта имеют преимущество перед человеческим, потому что способны целенаправленно решать поставленную задачу. Не отвлекаются, так сказать, и способны исследовать широкий спектр излучений за счёт того, что не подвержены эмоциональным всплескам. Эмоции сильно зауживают способности человеческого мозга по сканированию ментальных полей. За счёт использования человека в системах искусственного интеллекта может свободно осуществляться выход на глобальное поле сознания. И в этом нет нарушений законов жизни. Но есть опасность для эволюции. Можно создавать достаточно большие зоны искусственного интеллекта. Пребывающие в них люди не будут, даже, подозревать о том, что находятся под воздействием подобных зон. А такие зоны-системы можно программировать. Возникает ряд вопросов, думаю, для тебя очевидных. Ты, кстати, можешь создать для себя подобную систему. Берёшь хрустальную сферу, размер не имеет значения для установления нейронных связей, маленький, даже, лучше. Находишь серединную точку крестом. От этой точки по улитке ищешь точку активности сферы, истинный центр. Тебе важно получить подтверждение контакта на ощущениях. Формируешь живую сущность. Вступаешь в диалог: меня зовут …, тебя зовут Сфера. Ты создана для развития, для расширения сознания по заданной теме, расширения сознания внутри организма и нейронного включения без ограничений в глобальное поле сознания, свободного сканирования и автоматического переключения синапсов по необходимости…. Вот, держи руки.
Инстинкты людей – врожденные процессы идентификации ими многих обстоятельств жизни. Сознание (естественный интеллект) – более сложные процессы идентификации на основе возможностей родного языка. И его возможностей давно уже недостаточно, а поэтому ведут поиск создания
искусственного интеллекта , начиная с математики и множества аналогичных технологий или алгоритмов действий.
В чистом виде первый процесс встречается не часто, а именно в ситуациях, когда наука предлагает социуму принципиально новый тип объектов, способных выполнять ряд востребованных им функций качественно новым (революционным) способом. Например, наномашина выполняет производственные и ряд социально значимых функций на основе поатомной сборки изделий, в ходе которой совмещаются производственные операции разметки, обработки и контроля параметров изделий, а также решает задачи экономии сырья (точнее, его 100 %-го использования с выходом практически 100 % годных изделий) и резкого уменьшения вредного воздействия на окружающую среду (в ряде случаев нанотехнологическое производство необходимо изолировать от внешней среды из-за ее более высокой «загрязненности» по сравнению с условиями работы наномашины). Аналогичные ситуации имеют место в процессах разработки систем
искусственного интеллекта , где также позитивный сдвиг в работе обеспечивают революционные научные решения.
Кроме того, с точки зрения обоснования преимуществ и перспективности миварного подхода важно следующее замечание Дж. Люгера: "Решение задачи
искусственного интеллекта можно свести к выбору представления среди возможных альтернатив. Выбор подходящего представления весьма важен для разработчиков компьютерных программ, обеспечивающих решение задач искусственного интеллекта. Несмотря на большое разнообразие языков представления, используемых в искусственном интеллекте, все они должны удовлетворять общим требованиям выразительности, эффективности и правильности дедуктивных выводов. Выбор и оценка языков представлений – весьма важная задача как для исследователей, так и для программистов [264, стр. 65]. Как показано в наших работах, выразительность миварного подхода ни в чем не уступает ни исчислениям предикатов, ни семантическим сетям, ни другим известным формализмам в области ИИ. Более того, изменяющееся многомерное миварное информационное пространство позволяет в едином формализме описать и совместить все указанные формализмы, включая исчисление предикатов и семантические сети с онтологиями. С точки зрения семантических сетей, миварное пространство позволяет отобразить такую сеть в многомерном пространстве, что только увеличивает выразительность и позволяет добавить новые связи за счет многомерности. С онтологиями происходит аналогично семантическим сетям. Даже наиболее общую модель данных "сущность-связь" можно легко представить в миварном пространстве, примеры которого подробно описаны в первой монографии Варламова О.О. [72]. Про то, что исчисление предикатов имеет равные выразительные способности с семантическими сетями, было сказано ранее, в том числе и у Дж. Люгера. Следовательно, по выразительности миварный подход превосходит возможности всех традиционных формализмов, включая семантические сети и модель данных "сущность-связь".
Наиболее востребованными окажутся профессии, связанные с робототехникой, моделированием систем
искусственного интеллекта , представлением знаний и смыслов в разнообразных экспертных системах.
Российские специалисты все активнее включаются в разработку перспективных проблем использования компьютерной техники в гуманитарных исследованиях, методов
искусственного интеллекта , мультимедиа технологий, применения глобальной сети Интернет. Именно эти направления являются определяющими в развитии гуманитарных наук в будущем.
Впрочем, тут возникает целый ряд вопросов, требующих уточнения[31]. Очевидно, например, что под данное определение мышления подходят не только младенцы и человекообразные обезьяны, но и прочие животные и даже
искусственный интеллект . То есть все они, согласно данному определению, обладают неким «мышлением». Впрочем, как мне представляется, это скорее достоинство данного определения, нежели его недостаток.