Будем понимать под системами искусственного интеллекта активные самообучающиеся логически рассуждающие системы. В прошлом веке были разработаны технологии создания экспертных систем по отдельным узконаправленным предметным областям. Это было обусловлено сложностями формализованного описания требуемых предметных областей и тем, что системы логического вывода не могли обрабатывать более 20 объектов/правил. В то же время, получили развитие "интеллектуальные пакеты прикладных программ" (ИППП), которые позволяли решать в автоматизированном режиме задачи в разных областях, где требовались вычисления и конструирование алгоритмов решения задач. Технологии ИППП развиваются в миварах и сервисно-ориентированных архитектурах.
Миварный подход объединяет и развивает достижения в научных областях: баз данных, вычислительных задач, логической обработки и включает две основные технологии.
1) Миварная технология накопления информации – это способ создания глобальных эволюционных баз данных и правил (знаний) с изменяемой структурой на основе адаптивного дискретного миварного информационного пространства унифицированного представления данных и правил, базирующегося на трех основных понятиях "вещь, свойство, отношение".
2) Миварная технология обработки информации – это способ создания системы логического вывода или "автоматического конструирования алгоритмов из модулей, сервисов или процедур" на основе активной обучаемой миварной сети правил с линейной вычислительной сложностью.
Мивары быстрее, чем продукции, потому что:
1) в продукциях за основу поиска были взяты правила, которые перебирались для поиска решения, что порождало полный перебор, факториальную сложность и циклы;
2) в миварных сетях явно выделены две доли: "правила" и "объекты" ("переменные"), а за основу поиска алгоритма логического вывода взяты именно "объекты", которые могут иметь только одно значение и их можно найти только один раз, что исключает циклы и полный перебор;
3) Миварная сеть может быть задана двухмерной матрицей, в которой каждое правило знает все свои входные и выходные объекты, а каждый объект, соответственно, знает все свои правила и свои роли в них ("вход" или "выход"), что позволяет избежать перебора и постепенно выявляя новые известные объекты через соответствующие правила, постоянно сокращать размерность исходной миварной матрицы обеспечивая линейную вычислительную сложность логического вывода относительно общего количества правил в матрице.