Искусственный интеллект собирает знания, которые используются для принятия лучших решений. Следовательно, классификация должна соответствовать процессам производства знаний и целевому решению.
Бесполезно составлять список областей применения ИИ, поскольку теоретически ИИ можно использовать везде. Вместо этого некоторая форма классификации проблем будет полезна при выборе технологий и методов ИИ, а также при попытке интегрировать ИИ в существующую среду.
Вопрос в том, «к каким знаниям у вас есть доступ для принятия этого решения, и как методы ИИ могут генерировать более полезные знания для принятия этого решения?»
Принятие решений — наиболее распространенная цель в приложениях ИИ на данный момент, хотя сейчас появляются интересные эксперименты с творчеством, открытиями и этикой. В большинстве случаев мы пытаемся принять наилучшее возможное решение, учитывая всю доступную информацию и все доступные знания. И ИИ используется для создания «автоматизированных» или «расходуемых» знаний, которые можно применять для принятия таких решений.
Прекрасная основа для классификации ИИ была предложена Франческо Кориа. Описанная здесь классификация проблемных областей ИИ направлена на генерирование расходуемых знаний тем или иным образом, чтобы их можно было использовать для принятия решений.
- Рассуждение описывает правила и эвристики (или знания) для принятия правильных решений.
- Приложения знаний описывают способы представления шаблонов и взаимосвязей, которые могут быть механически использованы автоматизированными решениями.
- Планирование включает в себя принятие решений о выборе наилучшей стратегии для достижения поставленной цели, а затем улучшение этих решений, чтобы не сбиться с пути (с заранее определенными показателями и пороговыми значениями для достижения успеха).
- Коммуникационные приложения должны выбрать лучшее сочетание контента, формата, мультимедиа, визуальных эффектов, частоты и обратной связи, учитывая целевую аудиторию и цель коммуникации.
- Приложения Восприятие в основном представляют собой механизмы обработки информации, которым необходимо определить, есть ли какой-либо сигнал в шуме. А затем решить, как лучше всего представить этот полезный сигнал, чтобы его можно было использовать в другом решении, использующем этот сигнал в качестве источника знаний.
Применение линзы, ориентированной на принятие решений, к проблемным областям ИИ таким образом подчеркивает необходимость уточнения структуры решений и «инженерии знаний». Вопрос «Какие области применения ИИ?» должен привести к вопросу «Какие решения вы пытаетесь улучшить?», а затем к вопросу «К каким знаниям вы имеете доступ и как методы ИИ могут генерировать больше?» расходуемые знания для вас?
Поскольку ИИ предназначен для производства потребляемых знаний, классификация ИИ должна осуществляться по конвейеру производства знаний — с заранее определенным целевым решением.