Перспективы. 
Интеллектуальные системы и технологии

Можно предположить, что дальнейшее развитие искусственного интеллекта будет происходить в рамках совершенствования логических, нейросетевых и гибридных систем в плане обеспечения возможности решения задач без программирования за счет способности к обучению по примерам и самообучению по определенным критериям. Здесь на первый план может выйти распределенная архитектура ИС, предполагающая декомпозицию задач системы и их реализацию в объектном виде на связанных в сети вычислителях. Такая объектно-сетевая реализация И С допускает самоорганизацию и возможность моделирования механизмов мозга на макрои микроуровнях. Вероятно, превалирующим для моделирования локальных процессов мозга (восприятие сенсорной информации разных модальностей, формирование поведений разных уровней и их координированное исполнение различными эффекторами) окажется нейросетевой подход, с помощью которого проще решаются задачи обучения, самообучения и самоорганизации таких процессов. Моделирование высших когнитивных процессов (рассуждения, интуиции, эмоции и г. д.) может оказаться более доступным с использованием универсального объектно-сетевого подхода с применением обучаемых семантических и фреймовых сетевых моделей знаний. Однако и в этом случае принятие решений может быть организовано на нейромодулях с ассоциативным выводом, что может разрешить трудности, связанные со сложностью программирования при моделировании высших уровней мышления.

Несколько обособленными направлениями развития и практического применения интеллектуальных средств являются нейропротезирование, нейроморфные системы и системы с креативными компонентами. Нейропротезирование предполагает замену поврежденных участков нервной системы (например, оборванных нервов конечностей или участков спинного мозга) на искусственные нейросетевые модули, а также частичное восстановление органов слуха или зрения с помощью встроенных модулей восприятия речи или видеоинформации. Нейроморфные системы начали развиваться в первой декаде 2000;х гг. как средство исследования глубоких процессов в нейронных структурах мозга путем их компьютерного моделирования. Исследование направлено на выявление возможностей создания новых типов нейроморфных вычислителей и систем с самообучением и самоорганизацией. Креативность, т. е. творческая направленность мышления, является важной способностью, которой пока не обладают искусственные когнитивные системы. Однако эта способность может быть полезной, например для автономных интеллектуальных роботов, которые исследуют неизвестные пространства и процессы, происходящие в них, и должны познавать новые свойства этих пространств. В плане создания таких средств автоматического исследования в настоящее время ведется разработка систем с креативными элементами, позволяющими обрабатывать большие массивы экспериментальных данных с целью выявления заложенных в них закономерностей или построения гипотез.

Самоорганизующиеся и самообучающиеся нейроморфные системы с когнитивными и креативными способностями могут быть названы системами искусственного разума, поскольку их мыслительные возможности будут близки к таковым у человеческого разума. Однако в настоящее время ряд исследователей высказывает серьезные опасения, предполагая, что бурное развитие искусственного интеллекта в перспективе приведет к созданию искусственного разума, значительно превышающего возможности человеческого разума, и предрекают в связи с этим конец эры Homo sapiens [1]. Конечно, прогресс в этой области остановить невозможно, но чтобы исключить такой негативный для человечества вариант развития, потребуется ввести жесткий контроль, не допускающий использование систем искусственного разума против человеческого сообщества, и разработать соответствующие средства защиты. Это потребует глубокого понимания опасностей перспективных разработок в этой области и создания интеллектуальных средств прогнозирования и ликвидации возможных негативных последствий применений систем искусственного разума.

Далее рассмотрим процессы развития двух направлений искусственного интеллекта — символизма и коннективизма, и выделим основные результаты, достигнутые в этих направлениях.