Sistemi veštačke inteligencije

Fraza "sistem veštačke inteligencije" mnogim uzrokuje asocijacije sa različitim fantastičnim filmovima i programima, sagovornicima, emulirajući veštačku inteligenciju. Roboti su postali stvarnost u našem vremenu, i svaki put kada otvorite sledeću izložbu posvećenu robotici, pitate se koliko je čovječanstvo napredovalo u svom tehničkom napretku.

Problem veštačke inteligencije odnosi se na činjenicu da je, prema opšteprihvaćenim idejama, umovljeni um takav računarski proces čija svojstva su povezana sa ljudskim mišljenjem. Međutim, nauka ne može da shvati kako neko misli i šta je njegovo razmišljanje. Zbog toga stvaranje veštačke inteligencije zasniva se samo na intuitivnim pretpostavkama.

U međuvremenu, jedna od najperspektivnijih oblasti za razvoj savremenih informacionih tehnologija bila je razvoj primenjenih neuronskih mreža. Šta je veštačka neuronska mreža (ANN)? Ovo je mali matematički model koji radi na principu bioloških neurona, funkcionalno integriran u jedan sistem.

Neuronske mreže čoveka ili, kako se zovu, sistemi veštačke inteligencije, često se koriste za pronalaženje rešenja za probleme sa nepotpunim podacima ili zadacima koji se ne mogu jasno formalizovati.

Prvi INS pojavio se 1958. zahvaljujući psihologu Franku Rosenblatu. Ovaj sistem zasnovan na slikama modelirao je proces ljudskog mozga i pokušao prepoznati vizuelne podatke. Princip INS-a zasnovan je na stvaranju veze između skupa obrađenih elemenata. Na ulazu svakog neurona prima veliki broj signala. Obavlja svoju analizu u skladu sa značajnim koeficijentima i generiše lični signal koji dolazi u drugi neuron. Svi neuroni su organizovani u slojeve i imaju vezu jedni s drugima. Svaki sloj obrađuje ulazni signal, a zatim formira svoj za sledeći sloj. Glavna prednost INS-a je sposobnost samoučenja.

Za funkcionisanje sistema veštačke inteligencije poželjno je koristiti nekoliko procesora, jer kada se koristi samo jedan računar, radna brzina značajno smanjuje. Takvi ANN-ovi se koriste za sintezu i prepoznavanje govora, rukopisnog teksta, u oblasti finansija, kao i gdje god je potrebno analizirati moćne tokove informacija.

Popularni današnji neuro-ekspertni sistemi su posebni sistemi veštačke inteligencije, čija osnova je ogromna baza znanja. On čuva brojne informacije i metode neophodne za rešavanje zadataka. Baza podataka takođe sadrži algoritam samoučenja koji se oslanja na proceduralne podatke procjene odluke.

Veoma važna komponenta bilo kog stručnog sistema je njen interfejs. Zahvaljujući njemu, osoba može popuniti bazu podataka novim podacima, dobiti logičke zaključke itd. Primenom akumuliranog znanja, ovi sistemi mogu pronaći pravo rješenje za one zadatke koji su previše složeni za ljudske kapacitete. Ekspertski sistemi se često koriste u oblastima kao što su kreiranje programa, vojne nauke, geologija, planiranje, prognoziranje, medicina i obuka.

Nedavno je postalo poznato da korporacija Google namjerava da do 2029. godine obezbedi obradu zahtjeva za pretraživanje novoj vještačkoj inteligenciji. I, prema rečima tehničkog direktora R. Kurzweila, novi inteligentni pretraživač može razumjeti ljudske emocije. Nije li to iznenađujuće? Roboti još uvek ne znaju razmišljati, ali mogu da uče. A šta će se sledeće dogoditi? ..