Основа инженерного подхода ИИ стандарт ANSI языка Common Lisp. Фундамент технологии баз знаний система KEE (Knowledge Engineering Enverionment) Когда в СССР перестали поддерживать Лисп-технологию, ИИ быстро сошел на нет. К ИИ часто относят т.н. искуственные нейросети фактически статистические машины. Нейроподход, пока не будет решена проблема создания интеллекта/жизни или искусственного нейрона, который более полно имитировал бы нейрон естественный, абсолютно бесплодный подход.
В настоящее время основное направления развития ИИ ожидание в бурном информационном потоке достижений, появления физических элементарий интеллекта функциональные структуры нанотехнологии, эфиродинамика
Основное критическое для военных направление достижение ИИ развитие беспилотных аппаратов. Судя по всему движение в воздушном океане уже полностью освоено беспилотными аппаратами, и сейчас осваивается передвижение по пересеченной местности (ДАРПА беспилотные гонки) парадигма классической армейской операции. Создается задел перемещения в трехмерном пространстве (создание бионических систем прилипания, сцепление с поверхностью) парадигма войны в городе (urban war).
На карте ИИ существует сейчас только одна страна США, все остальные японии и европы жалкая имитация деятельности.
Универсальный учебник ИИ «Критика чистого разума» И. Канта (только репринт перевода Н. Лосского!!!)
Стоит ли во главу угла ставить создание жизни?
Тут сложная диалектика процессов развивающихся с нашим участием и/или помимо нашей воли. Самая глубинная тенденция это эволюция пространства и материи. Эта эволюция наиболее ярко проявляется в создании полупроводников все более тонкой структуры.
Использование наработок ИИ это технологический процесс. А создание ИИ поэзия, философия, архитектура и эстетика.
Самый интересный технологический вопрос это конструирование роботов подростками. Сейчас выросло поколение детей которые начали работать с компьютером с 35 лет и сейчас делают роботов на уровне который раньше был доступен огромным корпорациям.
Операционная система (ИИ) волшебная креативная игрушка.
Если мы планируем рассуждать об операционных системах и через пятнадцать лет, тут что-то явно не так. Может быть, странно слышать это от человека, который прославился созданием собственной операционной системы, но по большому счету операционная систем никому не нужна.
Если уж на то пошло, и компьюте никому не нужен. Людям нужна просто волшебная игрушка, которая позволяет бродить по Интернету, писать курсовые, играть в карты, подводить баланс, {беседовать с Ларошфуко} и так далее. А о том, что для этого нужен компьютер и операционная система, большинство людей хотело бы забыть. Линус Торвальдс [Just for fun]
Создание искусственных существ способных к творчеству. [112Т,67]
Дедуктивные подходы такие, как искусственный интеллект, начинают с символьных имен и описания уже имеющихся категорий (например магический, математический символизмы и физический мир). Когнитивное моделирование исходит из представления, что такое символьное взаимодействие имеет сходство со способами классификации, используемыми нашим мозгом. Ожидается, что со временем этот подход объединится с индуктивным подходом пытающимся смоделировать аппаратное обеспечение нашего мозга. Конрад Беккер [218,124]
ИИ мозгоподобная система.
Свойства мозгоподобных систем:
I.
Высочайшая динамическая устойчивость, пластичность, адаптация к разным условиям работы.
II.
Высокая упорядоченность детерминированного типа сочетающаяся с вероятностным принципом работы. Раскрыть оптимальное сочетание этих двух принципов деятельности важная задача науки.
III.
Существенная роль в работе мозга принадлежит непрерывным (а не только дискретным) процессам обработки информации. Использование аналогового принципа работы на различных уровнях во многом объясняет гигантские возможности мозга в переработке поступающей в него информации. Поэтом актуальным является вопрос об определении путей оптимального сочетания дискретности и непрерывности в работе сложных систем.
IV.
«Разумная» точность. В работе современных автоматов господствует «чрезмерная» точность, для достижения которой тратится много сил, времени и средств. В работе мозга известная «неточность» нужна для сокращения времени переработки информации, для экономии сил в решении многих сложных задач. По видимому, степень точности распределена в зависимости от оценки существенности и ценности поступающей информации. целом это проблема целесообразной селективности, избирательности системы в переработке информации.