Introducere in Stiinta Calculatoarelor 2013 | Page 97
Recunoaşterea formelor – prin Reţele Neuronale Artificiale, în
care se pun în relaţie un set de caracteristici ale unor obiecte (reale
sau abstracte) cu un set de decizii, pe baza unui model
conexionist.
Soluţionarea problemelor de optim cu tehnici evolutive – prin
Algoritmi Genetici, în care mulţimea soluţiilor este privită ca o
populaţie de cromozomi în care au loc mutaţii şi selecţii spre
adaptarea optimă la un set de restricţii date.
Cercetarea şi aplicaţiile Inteligenţei Artificiale se dezvoltă în principal
către următoarele arii de interes:
Demonstrarea teoremelor – ca modalitate de a valida un adevăr (o
teoremă) prin găsirea unei secvenţe deductive de alte adevăruri de
la cel iniţial nevalidat (al teoremei) la altul final validat anterior sau
prezentat axiomatic. Utilitatea demonstrării automate a teoremelor
este legată de evitarea rezolvării unor probleme dificile doar pentru
contexte sau date particulare – prin algoritmi realizaţi ad-hoc de
programatori „inteligenţi” sau prin păreri exprimate de experţi
umani.
Jocuri ale minţii – şah sau alte jocuri în care „campioni” umani
sunt provocaţi de maşini „inteligente” care de fapt rulează un
program dedicat jocului respectiv.
Analiză de tip Expert şi consultanţă în domenii aplicative – prin
care se prelucrează informaţii de tip simbolic şi se emulează
raţionamente în contexte complexe, cu cunoştinţe incomplete sau
variabile: diagnoză medicală şi tehnică, predicţie.
Planificarea comportării prin analiză scop-mijloc – pentru a crea
şi planifica secvenţe de acţiuni, privite ca mijloace, care servesc
unor scopuri direct legate de mijloace, de exemplu pentru mişcarea
şi comportarea roboţilor.
Înţelegerea şi utilizarea limbajului natural vorbit şi scris – necesar
sistemelor de traduce automată, comandă şi exprimarea vocală în
interacţiunea cu maşina, înţelesului conţinutului unui mesaj.
97