Методы искусственного интеллекта
История применения методов искусственной интеллектуальности (ИИ) в нашей компании началась с конца 90-х прошлого столетия. Разработка распределенных, гетерогенных систем потребовала расширить рамки объектно-ориентированного подхода при разработке больших компьютерных систем.
Первым методом (технологией) ИИ, который является ключевым и до сих пор, является метод проектирования системы онтологий. Для реализации данного метода был разработан скриптовый язык паскале-подобного синтаксиса и визуальная среда разработки онтологий — OntoModeller. Данный метод позволил синхронизировать понятия предметных областей, приложений и баз данных.
Вторым по важности методом стал сценарный подход, позволяющий реализовать логику многих бизнес процессов предметной области на логике предикатов первого порядка. Это резко сократило объем разработки традиционного программного обеспечения, упростило отладку, тестирование и сопровождение.
Третьим ключевым методом явилось применение машины логического вывода, для интерпретации компьютером логики, сформированной на языке предикатов первого порядка. Данный метод, кроме реализации сценариев, позволяет строить различные типы моделей, в том числе и имитационные и реализовывать различные функции управления. В качестве ядра была выбрана машина логического вывода Rete.
Система онтологий и визуальная система сценариев в дальнейшем были перенесены в среду Protege2000. Сейчас создается новая технологическая платформа для ИИ на основ наших собственных средств разработки.
В качестве системы классификации в широком смысле и самообучения применяется SVD (singular value decomposition) метод. Это четвертый метод.
