Практическая реализация. Разработки в области искусственного интеллекта ведутся и в Новосибирском Государственном Техническом Университете.
На факультете Прикладной Математики и Информатики ФПМиИ элементы теории искусственного интеллекта входят в базовую программу подготовки специалистов. Одним из ведущих специалистов в данной области является профессор Хабаров В.И зав. кафедрой Программных Систем и Баз Данных ПСиБД. Одно из направлений его исследований связано с внедрением семантических и нейронных сетей в системы управления и анализа данных, систем накопления и представления знаний.
В качестве примера можно назвать разработку CASE-технологии, базированной на ультрасетях. Тенденции развития современных информационных технологий приводят к постоянному возрастанию сложности информационных систем ИС, создаваемых в различных областях экономики. Современные крупные проекты ИС характеризуются, как правило, следующими особенностями сложность описания достаточно большое количество функций, процессов, элементов данных и сложные взаимосвязи между ними, требующая тщательного моделирования и анализа данных и процессов наличие совокупности тесно взаимодействующих компонентов подсистем, имеющих свои локальные задачи и цели функционирования например, традиционных приложений, связанных с обработкой транзакций и решением регламентных задач, и приложений аналитической обработки поддержки принятия решений, использующих нерегламентированные запросы к данным большого объема отсутствие прямых аналогов, ограничивающее возможность использования каких-либо типовых проектных решений и прикладных систем необходимость интеграции существующих и вновь разрабатываемых приложений функционирование в неоднородной среде на нескольких аппаратных платформах разобщенность и разнородность отдельных групп разработчиков по уровню квалификации и сложившимся традициям использования тех или иных инструментальных средств существенная временная протяженность проекта, обусловленная, с одной стороны, ограниченными возможностями коллектива разработчиков, и, с другой стороны, масштабами организации-заказчика и различной степенью готовности отдельных ее подразделений к внедрению ИС. Несмотря на высокие потенциальные возможности CASE-технологии увеличение производительности труда, улучшение качества программных продуктов, поддержка унифицированного и согласованного стиля работы далеко не все разработчики информационных систем, использующие CASE-средства, достигают подобных результатов.
Применение семантических сетей для проектирования данного вида систем является по своей сути шагом в абсолютно новом направлении, что позволяет проектировать и внедрять интеллектуальные обучаемые системы для поддержки принятия решений.
Семантические сети Семантическая сеть - структура для представления знаний в виде узлов, соединенных дугами.
Самые первые семантические сети были разработаны в качестве языка-посредника для систем машинного перевода, а многие современные версии до сих пор сходны по своим характеристикам с естественным языком.
Однако последние версии семантических сетей стали более мощными и гибкими и составляют конкуренцию фреймовым системам, логическому программированию и другим языкам представления.
Начиная с конца 50-ых годов были создано и применены на практике десятки вариантов семантических сетей. Несмотря на то, что терминология и их структура различаются, существуют сходства, присущие практически всем семантическим сетям 1 узлы семантических сетей представляют собой концепты предметов, событий, состояний 2 различные узлы одного концепта относятся к различным значениям, если они не помечено, что они относятся к одному концепту 3 дуги семантических сетей создают отношения между узлами-концептами пометки над дугами указывают на тип отношения 4 некоторые отношения между концептами представляют собой лингвистические падежи, такие как агент, объект, реципиент и инструмент другие означают временные, пространственные, логические отношения и отношения между отдельными предложениями 5 концепты организованы по уровням в соответствии со степенью обобщенности так как, например, сущность, живое существо, животное, плотоядное. Однако существуют и различия понятие значения с точки зрения философии методы представления кванторов общности и существования и логических операторов способы манипулирования сетями и правила вывода, терминология.
Все это варьируется от автора к автору.
Несмотря не некоторые различия, сети удобны для чтения и обработки компьютером, а также достаточно мощны, чтобы представить семантику естественного языка.