Sustavi umjetne inteligencije

Izraz "umjetna inteligencija" u mnogim uzrokuje udruženja s raznim fantastičnim filmovima i programima, sugovornici, koji oponašaju umjetnu inteligenciju. Roboti su postali stvarnost u naše vrijeme, a svaki put kad otvorite sljedeću izložbu posvećenu robotici, pitate se koliko se čovječanstvo napredovalo u svom tehničkom napretku.

Problem umjetne inteligencije povezan je s činjenicom da je prema općeprihvaćenim idejama čovjek stvoren um takav računalni proces čija je svojstva povezana s ljudskim razmišljanjem. Međutim, znanost ne može razumjeti kako osoba misli i što je njegovo mišljenje. Stoga se stvaranje umjetne inteligencije temelji samo na intuitivnim nagađanjima.

U međuvremenu, jedno od najuglednijih područja razvoja suvremenih informacijskih tehnologija bilo je stvaranje primijenjenih neuronskih mreža. Što je umjetna neuronska mreža (ANN)? Ovo je mali matematički model koji radi na načelu bioloških neurona, funkcionalno integriran u jedan sustav.

vještački neuronske mreže ili, kako ih zovu, sustavi umjetne inteligencije često se koriste za pronalaženje rješenja problema s nepotpunim podacima ili zadacima koji se ne mogu jasno formalizirati.

Prvi INS pojavio se 1958. zahvaljujući psihologu Frank Rosenblattu. Ovaj sustav temeljen na slikama modelirao je proces ljudskog mozga i pokušao prepoznati vizualne podatke. Načelo INS-a temelji se na stvaranju veze između skupa obrađenih elemenata. Na ulazu u svaki neuron prima veliki broj signala. Izvodi svoju analizu u skladu s ponderiranim koeficijentima i oblicima osobni signal, dolaze u drugi neuron. Svi neuroni su organizirani u slojeve i međusobno su povezani. Svaki sloj obrađuje ulazni signal, a zatim oblikuje svoj vlastiti za sljedeći sloj. Glavna prednost INS-a je njegova sposobnost učenja.

Za rad umjetne inteligencije poželjno je koristiti više procesora, jer pri korištenju samo jednog računala, radna brzina se znatno smanjuje. Takva ANN se koristi za sintezu i prepoznavanje govora, rukopisnog teksta, u području financija, kao i svugdje gdje postoji potreba za analizom snažnih tokova informacija.

Popularni danas neuro-stručni sustavi su posebni sustavi umjetne inteligencije, čija je osnova ogromna baza znanja. Pohranjuje mnogo informacija i metoda potrebnih za rješavanje zadataka. Baza podataka sadrži i algoritam samo-učenja koji se oslanja na proceduralne podatke procjene odluke.

Vrlo važna komponenta bilo kojeg ekspertnog sustava je njegovo sučelje. Zahvaljujući njemu, osoba može ispuniti bazu podataka s novim podacima, dobiti logičke zaključke itd. Primjenom akumuliranog znanja, ti sustavi mogu pronaći pravo rješenje za one zadatke koji su previše složeni za ljudske sposobnosti. Stručni sustavi se često koriste u područjima kao što su stvaranje programa, vojna znanost, geologija, planiranje, prognoziranje, medicina i trening.

Nedavno je postalo poznato da korporacija Google namjerava obraditi zahtjeve za pretraživanje novoj umjetnoj inteligenciji do 2029. godine. Prema tehničkom direktoru R. Kurzweilu, nova inteligentna tražilica može razumjeti ljudske osjećaje. Nije li to nevjerojatno? Roboti još ne znaju kako razmišljati, ali mogu naučiti. A što će se dogoditi sljedeće?