"Дмитрий Поспелов. Десять "горячих точек" в исследованиях по искусственному интеллекту" - читать интересную книгу автора

(например, движение робота, снабженного зрением и манипуляторами) или
процедура коллективного взаимодействия интеллектуальных систем при решении в
автономном режиме некоторой общей задачи.
Появление специальных архитектур, призванных поддерживать такую
организацию процессов (например, параллельные вычислительные системы, в
которых используется принцип "доски объявлений"), еще более усилило интерес
к многоагентным моделям. Наконец, уверенность в том, что в нервных тканях
живых организмов реализуется асинхронный и параллельный режим поиска
решения, также оказала свое влияние на исследования в области многоагентных
систем.
Нужно отметить, что идеология моделей такого рода во многом опирается
на методы и результаты, полученные ранее вне сферы интересов собственно
искусственного интеллекта. Еще в конце 50-х годов появились первые работы в
области клеточных автоматов и моделей коллективного поведения автоматов. Эти
работы заложили основу для появления многоагентных систем. Новое, что внесли
в эти исследования специалисты по интеллектуальным системам, - это повышение
"уровня интеллекта" агентов. Они стали способны использовать свои локальные
знания для достижения своих целей. И задачи согласования, организации их
целесообразного взаимодействия трансформировались на верхнем уровне в задачи
согласования целей и знаний, т.е. стали напрямую соотноситься с
проблематикой искусственного интеллекта.
Возникающие тут проблемы тесно связаны с проблемами динамических баз
знаний, с необходимостью оценки конфликтных целей, противоречий в знаниях.
Они также предполагают использование упоминавшихся выше процедур оправдания
в системах имеющихся знаний и концептуальных моделей.
Сторонники этого нового системного движения надеются, что в начале
следующего века будет создано новое научное направление - теория асинхронных
конфликтующих процессов или что-то подобное с другим названием, которое еще
не появилось.

9. Сетевые модели.

Интеллектуальные системы, основанные на правилах (продукциях), принесли
не только радость решения ряда важных задач, но и породили сомнения в том,
что именно они призваны остаться основными моделями представления знаний в
интеллектуальных системах. Многочисленные дискуссии 80- х годов,
проводившиеся специалистами в области ИИ по этому поводу, привели к
укреплению сетевой парадигмы, несколько отодвинутой в сторону триумфальным
выходом на сцену продукционных моделей. И хотя исследования в области
семантических сетей, каузальных сетей и сетей другого типа продолжались, они
были малочисленными и не слишком продуктивными.
Но к концу 80-х годов сетевые модели стали развиваться более быстрыми
темпами. Этот процесс совпал с пробуждением интереса к давно забытым
нейронным архитектурам, появлением транспьютерных систем и нейрокомпьютеров,
а также с возвращением к работам, опирающимся на эволюционные модели и
эволюционное программирование. Возник определенный бум, который был даже
окрещен неодарвинизмом.
Если к концу первого этапа развития сетевых моделей (в основном в виде
нейронных многослойных систем типа персептронов) наступило разочарование в
их возможностях и простоте их аппаратной реализации, то в 80-х годах эти