Umetni inteligentni sistemi

Izraz "umetna inteligenca" za mnoge pričara različne znanstvene fantastike filmov in programov, sogovornike, posnemanju umetne inteligence. Roboti so postali realnost v našem času, in vsakič, ko odprete novo razstavo, posvečeno robotike, eden sprašuje, kako daleč človeštvo je napredovala v svoji tehnološki napredek.

Problem umetne inteligence je povezan z dejstvom, da je v skladu s splošno sprejetimi idejami, je umetna mislih - je proces računalnik, lastnosti, katere so povezane s človeško razmišljanje. Vendar pa točno, kako človek misli in kaj na njegovo razmišljanje, znanost še vedno ne more razumeti. Zato je ustvarjanje umetne inteligence, ki temelji doslej le na intuitivnih slutenj.

Medtem pa je bil eden izmed najbolj obetavnih smeri razvoja sodobnih informacijskih tehnologij, ustvarjanje uporabe nevronskih mrež. Kaj je umetna nevronska mreža (ANN)? To je majhen matematični model, ki deluje na principu bioloških nevronov, ki so funkcionalno združena v en sam sistem.

Umetna nevronske mreže ali, kot se imenujejo, so umetna inteligenca sistemi pogosto uporablja, da bi našli rešitve za težave z nepopolnimi podatki ali število nalog, ki jih ni mogoče jasno formalizacija.

Prvi ANN pojavil leta 1958, zahvaljujoč psiholog Frank Rosenblatt. Ta sistem temelji na podobah po vzoru postopka od človeških možganov ter poskuša prepoznati vizualnih podatkov. Princip delovanja temelji na gradbeni povezljivost INS med array elementov, ki se obdelujejo. Ob vhodu v vsak nevron prejme veliko število signalov. To opravlja analize v skladu s koeficientom teže in ustvari osebno signal iz drugega nevrona. Vse nevroni so organizirani v plasti in imajo povezavo s seboj. Vsako plast obdela vhodni signal in nato ustvari svojo že za naslednjo plast. Glavna prednost INS - sposobnost za samostojno učenje.

Če želite delati umetno sistem obveščanja, je zaželeno uporabljati več procesorjev, kot pri uporabi enega samega hitrost delovanja računalnika močno pade. Takšna INS uporablja za sintezo govora in priznanja, rokopis, na področju financ, in tam, kjer je treba analizirati močan pretok informacij.

Priljubljena zdaj nevro-ekspertni sistemi - posebno umetni sistemi inteligence, ki temeljijo na veliko podatkovno bazo znanja. Shranjuje več podatkov in metod, ki so potrebni za to nalogo. Osnova vsebuje tudi samostojno učenje algoritem, ki temelji na procesnih ocen za izdelavo podatkov.

Zelo pomemben sestavni del vsakega ekspertnega sistema je njegova vmesnik. Zahvaljujoč njemu, lahko oseba, ki zapolni novo bazo podatkov za pridobitev logičnih zaključkov, itd Uporaba pridobljeno znanje, lahko sistem najti pravo rešitev za tiste naloge, ki so preveč zapleteni za človeške zmogljivosti. Ekspertni sistemi se pogosto uporabljajo na področjih, kot so ustvarjanje programov, vojaške, geologije, načrtovanje, napovedovanje, medicine in usposabljanja.

V zadnjem času je postalo znano, da je Google Inc. namerava s 2029 zagotoviti obdelavo iskalnih poizvedb na novo umetno inteligenco. In se bo po tehnični direktor R.Kurtsveyla novega inteligentnega iskalnik sposoben razumeti človeških čustev. Ali ni to čudovito? Roboti še niso sposobni razmišljati, vendar se lahko naučimo. In kaj sledi? ..