Экспертные системы являются одним из бурно развивающихся классов интеллектуальных систем. Данные системы в первую очередь стали создаваться в математически слабо формализованных областях науки и техники, таких как медицина, геология, биология и другие. Для них характерна аккумуляция в системе знаний и правил рассуждений опытных специалистов в данной предметной области, а также наличие специальной системы объяснений.

Расчетно-логические системы позволяют решать управленческие и проектные задачи по их постановкам (описаниям) и исходным данным вне зависимости от сложности математических моделей этих задач. При этом конечному пользователю предоставляется возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса. В общем случае по описанию проблемы на языке предметной области обеспечивается автоматическое построение математической модели и автоматический синтез рабочих программ при формулировке функциональных задач из данной предметной области. Эти свойства реализуются благодаря наличию базы знаний в виде функционально семантической сети и компонентов дедуктивного вывода и планирования.

Гибридные экспертные системы должны вобрать в себя лучшие черты как экспертных, так и расчетно-логических и информационно-поисковых систем. Разработки в области гибридных экспертных систем находятся на начальном этапе.

Наиболее значительные успехи в настоящее время достигнуты в таком классе интеллектуальных систем, как экспертные системы.

Преимущества и недостатки искусственного интеллекта представлены на рис. 4.2.

Преимущества искусственного интеллекта.

а). Эффективное решение сложных задач. Исследования ИИ сосредоточены на разработке алгоритмов решения сложных задач, способных делать логические выводы и имитировать человеческие рассуждения. Такие виды искусственного интеллекта, как системы прогнозирования фондового рынка, предлагают методы решения неопределенных ситуаций или головоломок с неполной информацией, основывающиеся на практическом использовании теории вероятности.

Рис.4.2. Преимущества и недостатки искусственного интеллекта

б). Облегчение планирования. С помощью ИИ человек может делать прогнозы и выяснять отдаленные последствия своих действий в будущем, чтобы принимать верные решения в настоящем. Планирование на основе искусственного интеллекта позволяет более эффективно достигать целей и оптимизирует общую производительность с помощью инструментов предиктивной аналитики, анализа данных, прогнозирования и моделей оптимизации. Это особенно актуально для робототехники, автономных систем, когнитивных помощников и кибербезопасности.

в). Развитие творчества. ИИ может обрабатывать огромные объемы данных, рассматривать варианты и альтернативы, чтобы находить новые направления творческой мысли или возможности для общественного прогресса. Например, система искусственного интеллекта может предоставить несколько вариантов дизайна интерьера для трехмерной планировки квартиры или предложить несколько неожиданных решений в оформлении фирменного стиля компании.

г). Возможность непрерывного обучения. Машинное обучение подразумевает способность компьютерных алгоритмов улучшать знания ИИ посредством наблюдений и прошлого опыта. Искусственный интеллект в основном использует две модели обучения – контролируемую и неконтролируемую, основное различие между которыми заключается в использовании различных наборов данных. Поскольку системы ИИ обучаются независимо, они требуют минимального вмешательства человека или вообще могут обходиться бег него. Например, технология ML предполагает непрерывный автоматизированный процесс обучения.