Rozwój metod sztucznej inteligencji i  inżynieria wiedzy

Rozwój metod sztucznej inteligencji nie byłby możliwy, gdyby nie prace ukierunkowane na opracowanie nowych narzędzi i metod, które poprawiają obecnie istniejące rozwiązania. To dzięki badaniom podstawowym nad metodami uczenia maszynowego jesteśmy w stanie odnosić coraz większe sukcesy aplikacyjne, w tym w takich zagadnieniach, jak rozpoznawanie obrazów, rozumienie języka naturalnego, diagnozowanie i przewidywanie uszkodzeń, analiza sieci społecznych. Coraz lepiej jesteśmy też w stanie zrozumieć wiedzę wydobytą z systemów uczących się co zawdzięczamy pracom  nad inżynierią wiedzy i rozwojem koncepcji jej reprezentacji w tym w sposób zrozumiały dla człowieka. Metody sztucznej inteligencji to w dużej mierze rozwiązania czerpiące inspiracje z obserwacji różnych organizmów i procesów naturalnych. Tak powstały sztuczne sieci neuronowe oraz szereg metod optymalizacyjnych jak algorytmy genetyczne i ewolucyjne, czy też algorytmy rojowe. Powyższe zagadnienia stanowią podstawę prac prowadzonych przez naukowców skupionych w podobszarze „Rozwój metod sztucznej inteligencji oraz inżynieria wiedzy”