Бионическое направление исследований в искусственном интеллекте изучает процессы, протекающие в мозгу человека, когда он решает задачи. Программы для вычислительной машины создаются для имитации процессов получения результатов решения у человека и для изучения этих процессов. Ученые, работающие в бионическом направлении, пытаются воссоздать техническими средствами сам объект, в котором бы протекали процессы, схожие с психическими процессами, проявляющимися у человека во время решения задач. Такие исследователи специально конструируют сети искусственных нейронов и другие аналоги, присущие нервной системе человека.
Эволюционное моделирование- направление в искусственном интеллекте, в основе которого лежат принципы и понятийный аппарат, заимствованные из эволюционной биологии и популяционной генетики и объединяющие компьютерные методы (генетические алгоритмы, генетическое программирование, эволюционное программирование и эволюционные стратегии) моделирования эволюционных процессов в искусственных системах.
Эволюционное программирование– это метод оптимизации, основанный на моделировании процесса биологической эволюции. Здесь основной упор делается на связь между родительскими особями и их потомками, а изменения происходят только путем мутаций, без скрещивания. Каждое решение характеризуется набором параметров и способностью к изменению. Процесс оптимизации происходит путем последовательного создания новых поколений решений, где каждое следующее поколение создается на основе лучших представителей предыдущего.
Развитие систем искусственного интеллекта продолжается стремительными темпами, меняя окружающую действительность на наших глазах. Мы уже увидели умные беспилотные автомобили, чипы с ИИ, мощные онлайн-инфраструктуры Azure-Microsoft на базе искусственного интеллекта и множество других блестящих изобретений.
Система искусственного интеллекта принимает входные данные в виде речи, текста, изображения, а затем обрабатывает их, применяя различные правила и алгоритмы. После обработки система выдает результат, т. е. успех или неудачу, при вводе данных. Затем результат оценивается посредством анализа, открытия и обратной связи. Наконец, система использует свои оценки для корректировки входных данных, правил и алгоритмов, а также целевых результатов. Этот цикл продолжается до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.