Аналитика: методология, технология и организация

Основное отличие экспертных систем от систем искусственного интеллекта заключается в том, что экспертные системы используют (а иногда и логически достраивают) совокупность знаний, полученных от экспертов, но сами не способны создать нового знания. Новое знание может появиться только при условии, что система располагает комплектом средств сбора информации, может управлять им, способна к самообучению, самоорганизации, а также различает «полезное» и «вредное» для нее или ее пользователя, а экспертные системы в классическом варианте такими способностями не наделяются.

Системы же искусственного интеллекта, как правило, обладают всеми этими способностями или их частью. Благодаря этому, системы ИИ способны выявлять отклонения от текущего эталона, накапливать «черновые» гипотезы и через цепь обратной связи устанавливает их статус и полезность. Цепь обратной связи может быть реализована в виде некоторого вспомогательного инструментального комплекса, реализованного на иных чувствительных элементах, нежели основной комплекс сбора информации, либо представлен учителем, «объясняющим» системе, «... что такое «хорошо» и что такое «плохо». В качестве такого учителя часто выступает человек, снабжающий интерпретантой тот признак⁹⁶, который был выявлен системой ИИ.

Специалисты в области теории систем ИИ сходятся в мнении, что активность и относительная автономность отдельных подсистем системы искусственного интеллекта способна существенно повысить их эффективность и надежность выводов. Активно развивается направление автономных интеллектуальных агентов — автономных подсистем, наделенных автоматными реакциями на некий комплекс однотипных раздражителей. Поведение таких подсистем по отдельности невозможно назвать интеллектуальным, однако, будучи объединены в комплекс, они оказываются в состоянии обеспечить систему более высокого уровня информацией, необходимой для выработки решения о ситуации и степени ее «полезности» для системы в целом. Такая система обычно строится по иерархическому принципу и располагает сведениями о ценности тех или иных ресурсов, важности удержания значений критических параметров в заданных диапазонах и т. д. — то есть, теми сведениями относительно которых принимается решение

о семантике нового признака.

В рамках теории ИИ можно выделить два мощных направления: логическое направление и направление нейронных и нейроподобных сетей.