Работа группы связана с решением ряда теоретических и практических проблем искусственного интеллекта, возникающих при попытках моделирования интеллектуальных свойств, присущих организмам, существующим в живой природе. Эта деятельность во многом опирается на достижения ученых из ИППИ РАН и МГУ предыдущего поколения, прежде всего М.Л.Цетлина, М.М.Бонгарда, и ряда других.

Развитие искусственного интеллекта происходит в двух направлениях. С одной стороны, это попытка формализовать и смоделировать то, что хорошо известно физиологам, биологам, психологам и др. об интеллектуальных возможностях человека, а с другой – попытка найти математические и программные средства для решения задач, про которые пока вообще неизвестно, как именно их решает человек.

 В группе рассматриваются оба вида проблем, которые условно можно отнести, соответственно, к биологическому и машинному интеллекту. Конкретно работа в последние годы сосредоточивалась на следующих направлениях:

•  Дистанционные обучающие системы.
• Моделирование мобильной связи.
• Локально-организованные системы.
• Динамические экспертные (интеллектуальные) системы.
• Алгебраическое описание продукций общего вида.
• Активная фильтрация.
• Выражение обусловленности в русском языке.
• Сотрудничество с компьютером.

Что объединяет указанные направления? Это, прежде всего, потребность установить новые факты и результаты, которые представляли бы интерес с теоретической точки зрения и в то же время позволили бы существенно улучшить потребительские свойства существующих интеллектуальных систем, так или иначе использующих компьютер.

Целью всей работы является достижение такого уровня работы  с компьютером, который позволил бы уверенно говорить о сотрудничестве с компьютером, а не только об использовании компьютера или применения его для решения каких-либо отдельных задач.

Очевидно, что без применения методов искусственного интеллекта сотрудничество с компьютером недостижимо, ибо требуется, чтобы компьютер проявлял сообразительность и самостоятельность в своих действиях, сравнимые с аналогичными свойствами людей. Но в действительности сформулированная нами цель превосходит по масштабу ту задачу, которая ставится перед искусственным интеллектом, как задачу создания искусственных систем с интеллектуальными способностями, близкими к способностям человека. Сотрудничество с компьютером – это та задача, решением которой наша группа фактически занимается на протяжении многих лет, поддерживая тесный рабочий контакт с коллегами в нашей стране (Российская ассоциация искусственного интеллекта) и за рубежом (Европейский координационный комитет по искусственному интеллекту и ряд университетов в Японии и США).

Для этого был поставлен и решен целый ряд задач, которые в отношении этой амбициозной цели можно считать вспомогательными. Однако опыт показал, что решение каждой из таких вспомогательных задач полезно и само по себе, как в теоретическом, так и в прикладном отношении.

Самым серьезным продвижением на этом пути мы считаем нашу разработку динамической экспертной системы, которая по существу является прототипом искусственного живого существа, продолжающего свою деятельность достаточно долго, проявляющего инициативу, когда это необходимо, в форме вопросов к пользователю или запросов к измерительным приборам, и выдающему заказанный пользователем результат, который сама система уточняет по мере поступления новых знаний и данных.

Работа этой системы иллюстрируется специфической областью её применения – сейсмопрогноз. На рисунке показана  форма, в которой пользователь получает текущий результат такого прогноза. Следует, однако, еще раз подчеркнуть, что выдаваемый на экран дисплея результат может измениться в следующий момент при поступлении в систему новых сведений. (На этом рисунке в псевдографической форме изображена последовательность нечетких функций принадлежности в смысле Л. Заде при среднесрочном прогнозе для каждой недели, начиная с ближайшей после получения запроса.)

Прогноз, составляемый динамической экспертной системой «Сейсмо».

 Важность свойства всякой живой системы проявлять активность было проиллюст-рировано на примере системы активной фильтрации нежелательных сообщений (спама), которая была предложена нами в 2000 году (патент на реализацию системы был выдан в 2004 г.). Активная фильтрация позволяет по новому решить традиционную проблему фильтрации: «пропуск цели – ложная тревога». Пробная эксплуатация системы показала целый ряд преимуществ созданной системы по сравнению с системами (пассивной) фильтрации почты, получивших широкое распространение в настоящее время.

Интересно, что близкие к активной фильтрации методы позволяют организовать так называемое эластичное поведение в коллективе радиостанций, моделирующем мобильную связь, минимизируя конфликты, связанные с распределением ресурсов связи между отдельными станциями.

Понимаемая в самом общем смысле активная фильтрация напоминает процессы, применяемые человеком, который ищет «своё место» в научной или общественной среде, что часто затрудняется из-за позиции отдельных участников, например, научного движения. Роль слабого цитирования оригинальных авторов и даже плагиата также может найти объяснение в терминах этого понятия.

Рано или поздно создаваемое искусственное живое существо станет настолько само-стоятельным, что должно будет обратиться к необъятному источнику письменных знаний, накопленных человечеством, – книгам, WWW и т.п. Готовясь к этому моменту, мы выделили и проанализировали целый ряд способов выражения обусловленности, присущих естественному языку. Эта работа находится на начальном этапе, но мы ведем её с особым энтузиазмом.