Метаобучение отличается от методов тем, что прецедентами являются ранее решенные задачи обучения. Требуется определить, какие из используемых в них приемов работают более эффективно. Конечная цель – обеспечить постоянное автоматическое совершенствование алгоритма обучения с течением времени.
Биологическое моделирование искусственного интеллекта. Биокомпьютинг, или квазибиологическая парадигма (Biocomputing), – это биологическое направление в ИИ, сосредоточенное на разработке и использовании компьютеров, которые функционируют как живые организмы или содержат биологические компоненты, так называемые биокомпьютеры. В отличие от понимания ИИ, когда исходят из положения о том, что искусственные системы не обязаны повторять в своих структуре и работе структуру и протекающие в ней процессы, присущие биологическим системам, сторонники биокомпьютинга считают, что феномены человеческого поведения, способность человека к обучению и адаптации есть следствие именно биологической структуры и особенностей ее функционирования. Биокомпьютинг позволяет решать сложные вычислительные задачи, организуя вычисления при помощи живых тканей, клеток, вирусов и биомолекул. Часто используют молекулы дезоксирибонуклеиновой кислоты, посредством которых создают ДНК-компьютер. Биопроцессором также могут служить белковые молекулы и биологические мембраны. Например, на основе бактериородопсин-содержащих пленок создают молекулярные модели перцептрона.
Представление и использование знаний. Представление знаний (ПЗ), или Knowledge Representation (KR) – это область ИИ, в которой изучают то, как могут быть представлены знания и факты о мире и какие рассуждения могут быть сделаны с этими знаниями. Проблематикой ПЗ является возможность представления знаний таким образом, чтобы они были достаточными (в полном объеме содержали знания, необходимые для решения проблемы); не избыточными (компактными, естественными, пригодными для эффективных вычислений); способными выразить особенности проблемы; могли компенсировать недостаточную точность представляемых данных и обеспечить приемлемое время вычислений.
Для решения этих задач используется методология инженерии преставления знаний, в которых выделяют:
– декларативные знания, основанные на понятиях, фактах и объектах. Они дают всю необходимую информацию о проблеме в виде простых истинных или ложных утверждений;