5. Игры и машинное творчество. Машинное творчество охватывает сочинение компьютерной музыки, стихов, синтез новых объектов и т.п. Создание интеллектуальных компьютерных игр является одним из самых развитых коммерческих направлений в сфере разработки ПО. Кроме того, компьютерные игры предоставляют мощный арсенал разнообразных средств, используемых для обучения.
6. Системы машинного перевода. Системы машинного перевода с одного естественного языка на другой обеспечивают быстроту и систематичность доступа к информации, оперативность и единообразие перевода больших потоков, как правило, научно-технических текстов.
7. Системы извлечения новых знаний (обучения и самообучения). Данные системы ориентированы на автоматическое накопление и формирование знаний с использованием процедур анализа и обобщения данных. К ним относятся системы символьного, нейросетевого и эволюционного обучения.
Системы символьного обучения ориентированы на добычу данных (англ. Data-mining, обнаружение знаний в базах данных - англ. Knowledge Discovering in Databases), автоматические рассуждения и доказательства теорем и т.д. Для последних ИИС задача (проблема) и относящаяся к ней информация описывается в виде логических аксиом. В дальнейшем система рассматривает различные варианты задачи как теоремы, которые следует доказать. Помимо решения чисто теоретических задач (например, доказательства математических теорем), в рамках этого направления решаются и прикладные задачи (например, проверка корректности компьютерных программ (тестирование)).
В нейросетевых системах, построенных на принципах нервной системы биологических организмов, используются методы обучения, связанные с модификацией собственной структуры и/или весовых коэффициентов связей между элементами.
Эволюционные системы построены на принципах генетических и эволюционных процессов в природе, когда из набора кандидатов (популяции), получаемого посредством скрещивания и мутаций, по принятому критерию отбираются лучшие, более приспособленные к выживанию (решению проблемы).
