В 80-х годах прошлого столетия научные изыскания были связаны с идеей экспертных систем, под которой понимается возможность решать задачи по заданным условиям. Основателем российской школы развития искусственного интеллекта считается академик Г. С. Поспелов, под научным руководством которого в 80-х годах прошлого столетия была разработана автоматизированная система комплексного развития оборонных отраслей промышленности «ГРАНИТ-М»[12]. В основе экспертных систем лежат модели поведения экспертов (профессионалов) в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а также базы знаний[13]. В данном случае лицо, принимающее управленческое решение, должно внести условия задачи в систему, которая выбирает наиболее эффективное и верное решение, а также наилучшую альтернативу на случай непредвиденных обстоятельств. Процесс решения задачи видится учеными как процесс выбора наилучшей альтернативы из множества альтернатив[14]. В настоящее время это направление получило свое развитие в коммерческой версии предприятий при принятии управленческих решений. Наиболее популярны из них информационные программы, использующие технологии «Бизнес – интеллекта» (business intelligence – BI), «Управление знаниями» (knowledge management – KM)[15]. SWOT-анализ позволяет компаниям определить ее сильные и слабые стороны, а также возможности дальнейшего развития и угрозы внешней среды[16].
Третий этап развития научных изысканий в области искусственного интеллекта связан со значительными возможностями, характеризующими начало ХХ века и настоящее время. Современные знания имеют междисциплинарный подход. Они содержатся не только в информатике и кибернетике, но и в биологии, социологии, психологии и других науках.
Прежде всего, необходимо определиться с содержанием данного понятия. Несмотря на то что в последние годы ему отводится пристальное внимание во многих научных