Sistemi umetne inteligence

Fraza "umetni inteligenčni sistem" v mnogih povzroča združenja z različnimi fantastičnimi filmi in programi, sogovorniki, ki emulirajo umetno inteligenco. Roboti so postali resničnost v našem času in vsakič, ko odprete naslednjo razstavo, namenjeno robotiki, se sprašujete, kako daleč je človeštvo napredovalo v svojem tehničnem napredku.

Problem umetne inteligence je povezan z dejstvom, da je v skladu s splošno sprejetimi idejami umetniška misel tak računalniški proces, katerega lastnosti so povezane s človeškim razmišljanjem. Vendar pa znanost ne more razumeti, kako človek misli in kakšno je njegovo razmišljanje. Zato ustvarjanje umetne inteligence temelji le na intuitivnih ugibanjih.

Medtem je eno od najbolj obetavnih področij razvoja sodobnih informacijskih tehnologij ustvarjanje uporabnih nevronskih omrežij. Kaj je umetna nevronska mreža (ANN)? To je majhen matematični model, ki deluje na principu bioloških nevronov, funkcionalno integriran v enoten sistem.

Umetniško izdelani nevronske mreže ali, kot se imenujejo, sistemi umetne inteligence, se pogosto uporabljajo za iskanje rešitev za težave z nepopolnimi podatki ali nalogami, ki jih ni mogoče jasno formalizirati.

Prvi INS se je pojavil leta 1958, zahvaljujoč psihologu Franku Rosenblattu. Ta sistem, ki temelji na slikah, je modeliral proces človeških možganov in poskusil prepoznati vizualne podatke. Načelo INS temelji na ustvarjanju povezave med nizom obdelanih elementov. Na vhodu vsakega nevrona dobi veliko število signalov. Izvaja svojo analizo v skladu s ponderiranimi koeficienti in oblikami osebni signal, prihajajo v drugi nevron. Vsi nevroni so organizirani v plasti in imajo povezavo med seboj. Vsak sloj obdela vhodni signal in nato oblikuje lastno za naslednji sloj. Glavna prednost INS je njegova sposobnost učenja.

Za delovanje sistema umetne inteligence je zaželeno, da uporabljate več procesorjev, saj se pri uporabi samo enega računalnika operativna hitrost opazno zmanjša. Tak ANN se uporablja za sintezo in prepoznavanje govora, rokopisnega besedila, na področju financ, pa tudi povsod, kjer je treba analizirati močne informacijske tokove.

Današnji nevro-ekspertni sistemi so danes posebni sistemi umetne inteligence, katerih osnovo je velika baza znanja. Shrani veliko informacij in metod, potrebnih za reševanje nalog. Baza podatkov vsebuje tudi algoritem samoučenja, ki temelji na proceduralnih podatkih o ocenah odločitev.

Zelo pomembna sestavina strokovnega sistema je njegov vmesnik. Zahvaljujoč njemu lahko oseba zapolni bazo podatkov z novimi podatki, pridobi logične zaključke itd. Z uporabo nakopičenega znanja lahko ti sistemi najdejo pravo rešitev za naloge, ki so preveč zapletene za človeške sposobnosti. Strokovni sistemi se pogosto uporabljajo na področjih, kot so ustvarjanje programov, vojaška znanost, geologija, načrtovanje, napovedovanje, medicina in usposabljanje.

V zadnjem času se je znano, da bo družba Google do leta 2029 zagotovila obdelavo zahtev za iskanje novih umetnih inteligentnih podatkov. In, po mnenju tehničnega direktorja R. Kurzweila, lahko novi inteligentni iskalnik razume človeška čustva. Ali ni neverjetno? Roboti še ne vedo, kako razmišljati, ampak se lahko učijo. In kaj se bo zgodilo naslednje? ..