Классификация, связанная с описанием каждого класса, представляет собой перечень объектов, соответствующих данному классу.
Классы, к которым могут быть отнесены СИИ, необязательно исключают друг друга. Для некоторых СИИ может быть применен только один из классов, а для других – несколько.
Каждая конкретная позиция классификации может быть детализирована, как по уже существующим стандартам, так и по сложившейся практике.
Рисунок 2.1 – Схема классификации СИИ
Рассмотрены следующие основания для классификации:
1) по степени автономности;
2) по степени автоматизации;
3) по архитектурному принципу;
4) по структуре и процессам обработки знаний:
а) по модели знаний;
б) по управлению знаниями;
в) по методу обучения;
5) по специализации систем ИИ:
а) специализированные (используют единый домен знаний);
б) комплексные (используют множество доменов знаний);
6) по методам обработки информации;
7) по функциям в контуре управления;
8) по методам достижения интеграции и интероперабельности СИИ;
9) по опасности последствий;
10) по конфиденциальности;
11) по видам деятельности;
12) по взаимодействию с человеком-оператором.
Возможно расширение видов классификации систем ИИ.
Схема классификации представлена в таблице 2.1.
Таблица 2.1 – Схема классификации систем искусственного интеллекта
Возможно дополнение классификации СИИ как по новым основаниям, так и путем детализации классов по специализированным классификациям.
Классы можно характеризовать различными дополнительными аспектами или подклассами, например:
– наличием/отсутствием внешнего наблюдения, осуществляемого человеком-оператором либо другой автоматизированной системой;
– степенью понимания системы;
– степенью реактивности/отзывчивости;
– уровнем устойчивости функционирования;
– степенью надежности и безопасности;
– видом аппаратной реализации;
– степенью приспособляемости к внутренним или внешним изменениям;
– способностью оценивать свою собственную работоспособность/пригодность;
– способностью принимать решения и планировать.
2.3. Применение технологий искусственного интеллекта при решении задач дешифрирования аэроснимков
Развитие элементной базы, материалов и технологий, в том числе искусственного интеллекта, робототехники, информационных и коммуникационных технологий, технологий цифровых двойников, способствует созданию нового поколения интеллектуальных бортовых аэросъемочных систем (аэрофотографических, телевизионных, инфракрасных, лазерных, радиолокационных, радиотехнических) и систем автоматизированного и автоматического дешифрирования (СААД) данных, полученных бортовыми аэросъемочными системами (БАС).