Применение ИИ для усиления коммуникативных способнос­тей информационных систем привело к появлению систем с ин­теллектуальным интерфейсом, среди которых можно выделить следующие типы.

Интеллектуальные базы данных. Позволяют в отличие от традиционных БД обеспечивать выборку необходимой информа­ции, не присутствующей в явном виде, а выводимой из совокуп­ности хранимых данных.

Естественно-языковой интерфейс. Применяется для досту­па к интеллектуальным базам данных, контекстного поиска до­кументальной текстовой информации, голосового ввода команд в системах управления, машинного перевода с иностранных язы­ков. Для реализации ЕЯ-интерфейса необходимо решить пробле­мы морфологического, синтаксического и семантического ана­лиза, а также задачу синтеза высказываний на естественном язы­ке. При морфологическом анализе осуществляются распознавание и проверка правильности написания слов в словаре. Синтак­сический контроль предполагает разложение входных сообще­ний на отдельные компоненты, проверку соответствия граммати­ческим правилам внутреннего представления знаний и выявле­ние недостающих частей. Семантический анализ обеспечивает установление смысловой правильности синтаксических конструкций. В отличие от анализа синтез высказываний заключается в преобразовании цифрового представления информации в пред­ставление на естественном языке.

Гипертекстовые системы. Используются для реализации поиска по ключевым словам в базах данных с текстовой инфор­мацией. Для более полного отражения различных смысловых от­ношений терминов требуется сложная семантическая организа­ция ключевых слов. Решение этих задач осуществляется с помо­щью интеллектуальных гипертекстовых систем, в которых меха­низм поиска сначала работает с базой знаний ключевых слов, а затем — с самим текстом. Аналогичным образом проводится по­иск мультимедийной информации, включающей кроме текста графическую информацию, аудио- и видеообразы.

Системы когнитивной графики. Ориентированы на общение с пользователем ИИС посредством графических образов, которые генерируются в соответствии с изменениями параметров моде­лируемых или наблюдаемых процессов. Когнитивная графика позволяет в наглядном и выразительном виде представить множе­ство параметров, характеризующих изучаемое явление, освобож­дает пользователя от анализа тривиальных ситуаций, способствует быстрому освоению программных средств и повышению конку­рентоспособности разрабатываемых ИИС. Применение когнитив­ной графики особенно актуально в системах мониторинга и опера­тивного управления, в обучающих и тренажерных системах, в опе­ративных системах принятия решений, работающих в режиме ре­ального времени.