dirbtnis intelèktas, sistemų, įrenginių, prietaisų ir įtaisų intelektualizavimo priemonės; jas nagrinėjantis mokslas. Įvairių mokslo mokyklų atstovai dirbtinį intelektą traktuoja skirtingai (visuotinai pripažintos dirbtinio intelekto apibrėžties nėra). Skiriamos dvi svarbiausios dirbtinio intelekto, kaip mokslo, sampratos: dirbtinis intelektas griežtąja ir negriežtąja prasme. Pagal dirbtinio intelekto griežtąja prasme sampratą, intelektualizuotosiomis sistemomis laikomos tik tokios, kurios iš tiesų turi mentalines būsenas, t. y. sistemos, turinčios dirbtinį protą (jis iš esmės gali skirtis nuo žmogaus proto, būti sukonstruotas visiškai kitaip ir veikti kitais principais; tokia sistema dar nesukurta). Pagal dirbtinio intelekto negriežtąja prasme sampratą, intelektualizuotosiomis sistemomis laikomos tokios, kurių elgsena išoriniam stebėtojui atrodo protinga, šitokios sistemos (tokių sukurta daug – įvairių robotų, šachmatais žaidžiančių sistemų ir kitų) gali neturėti mentalinių būsenų, tik imituoti jas. Dirbtinis intelektas negriežtąja prasme turi keletą pakraipų. Viena iš jų nagrinėja, kaip kurti sistemas, įrenginius, prietaisus ir įtaisus, automatiškai reaguojančius į iš anksto nežinomus aplinkos pokyčius. Reakcijų į tokius pokyčius negalima algoritmizuoti, todėl intelektualizuotosios sistemos privalo kaupti patirtį, ją apibendrinti, mokytis ir automatiškai tobulinti savo veikimą. Kita pakraipa nagrinėja, kaip kurti sistemas, gebančias atlikti darbus, kuriuos paprastai atlieka žmogus, pvz., versti tekstus iš vienos kalbos į kitą arba žaisti šachmatais. Ši dirbtinio intelekto pakraipa nagrinėja ir ekspertines sistemas, t. y. specializuotas sistemas, atliekančias ekspertų ir jų klientų tarpininkų vaidmenį. Ekspertas (juristas, medikas ar kitas specialistas) savo žinias įrašo sistemoje, klientas gauna iš sistemos atitinkamus patarimus ar nurodymus. Dar viena dirbtinio intelekto negriežtąja prasme pakraipa yra tam tikrų prigimtinio intelekto aspektų (regėjimo, klausos ir kitų) kompiuterinis modeliavimas. Bendradarbiaujant su biologais ir inžinieriais siekiama sukurti įtaisus, kuriuos būtų galima pritaikyti robotams ir padėti neįgaliesiems. Kol kas nėra bendro požiūrio ir į teorinius principus, kuriais reikėtų vadovautis kuriant intelektualizuotąsias sistemas. Yra trys dirbtinio intelekto teorijos: logicizmas, kognityvizmas ir konektionizmas. Logicizmo teorija (pradininkas N. Nilssonas, Jungtinės Amerikos Valstijos) grindžiama prielaida, kad mąstymas vyksta atliekant formalius loginius samprotavimus, samprotaujama manipuliuojant deklaratyviosiomis žiniomis, t. y. žiniomis, išreikštomis teiginiais, užrašytais formaliąja logikos kalba, pvz., pirmosios eilės predikatų kalba. Logicistų nuomone, intelektas tapatintinas su žiniomis ir gebėjimu logiškai samprotauti. Kognityvizmo teorija (pradininkai A. Newellis ir H. Simonas, Jungtinės Amerikos Valstijos) grindžiama prielaida, kad mąstymas vyksta manipuliuojant formaliomis ženklų struktūromis ir tapatintinas su problemų sprendimu. Jos sprendžiamos atliekant paiešką būsenų erdvėje. Problemos būsena vadinama tai, ką problemą sprendžianti sistema žino apie tą problemą konkrečiu laiko momentu, problemos būsenų erdvę sudaro pradinė, tikslo ir visos galimos tarpinės būsenos. Būsenai aprašyti vartojamas problemą sprendžiančios sistemos ženklynas (būsena aprašoma tam tikrais ryšiais susietų jo ženklų rinkiniu). Pritaikiusi kurį nors operatorių iš jos turimo rinkinio, problemą sprendžianti sistema esamą būseną transformuoja į naują. Problema formuluojama aprašant pradinę ir tikslo būsenas, sprendžiama transformuojant pradinę būseną į tikslo būseną (paprastai ne iš karto, bet per vieną ar kelias tarpines būsenas). Be to, dažnai tikslo būseną iš pradinės būsenos galima gauti keliais skirtingais būdais. Pasak kognityvistų, intelektas – tai gebėjimas aproksimuoti turimas žinias, jas panaudoti problemoms spręsti. Konektionizmo teorija (pradininkas N. Rosenblatas, Jungtinės Amerikos Valstijos) siūlo intelektualizuotąsias sistemas kurti vadinamu konektionistinių tinklų pagrindu. Šie tinklai sudaryti iš didelio skaičiaus elementariųjų procesorių. Procesoriai veikia lygiagrečiai. Konektionistinio tinklo pavyzdys – dirbtinių neuronų tinklas (neuroninis tinklas). Konektionistiniame tinkle žinios aprašomos priskiriant svorio koeficientus ryšiams, jungiantiems procesorius. Svarbiausioji tinklo savybė – galimybė jį apmokyti. Mokoma sprendžiant uždavinius, kurių sprendimo rezultatai iš anksto žinomi, ir keičiant tinkle ryšių svorio koeficientus tol, kol gaunamas reikiamas rezultatas. Šitaip tinklas išmokomas spręsti tam tikros klasės uždavinius. Norint spręsti kitokius uždavinius tinklą reikia apmokyti iš naujo. Konektionistų nuomone, intelektas – tai gebėjimas mokytis. Su dirbtiniu intelektu glaudžiai susijusi dirbtinės gyvybės teorija, siekianti kurti sistemas, kurios yra ne tik intelektualizuotos, bet turi ir kitų gyvoms būtybėms būdingų savybių (dauginasi, auga, evoliucionuoja ir kita). Žinomiausias tokios sistemos pavyzdys – kompiuterinis virusas.

462