Izraz "sustavi umjetne inteligencije" kod mnogih izaziva asocijacije na razne znanstvenofantastične filmove i sugovorničke programe koji oponašaju umjetnu inteligenciju. Roboti su postali stvarnost u naše vrijeme, a svaki put kada otvorite još jednu izložbu posvećenu robotici, iznenadite se koliko je čovječanstvo napredovalo u svom tehnološkom napretku.
Problem umjetne inteligencije povezan je s činjenicom da je, prema općeprihvaćenim idejama, ljudski um računalni proces čija su svojstva povezana s ljudskim razmišljanjem. Međutim, znanost još uvijek ne može dokučiti kako točno čovjek razmišlja i što razmišlja. Stoga se stvaranje umjetne inteligencije zasad temelji samo na intuitivnim nagađanjima.
U međuvremenu, jedno od najperspektivnijih područja za razvoj modernih informacijskih tehnologija postalo je stvaranje primijenjenih neuronskih mreža. Što jepredstavlja umjetnu neuronsku mrežu (ANN)? Ovo je mali matematički model koji radi na principu bioloških neurona, funkcionalno spojenih u jedan sustav.
Neuralne mreže koje je napravio čovjek ili, kako ih još nazivaju, sustavi umjetne inteligencije, često se koriste za pronalaženje rješenja problema s nepotpunim brojem podataka ili problema koji se ne mogu jasno formalizirati.
Prvi ANN pojavio se 1958. godine zahvaljujući psihologu Franku Rosenblattu. Ovaj sustav baziran na slikama simulirao je ljudski mozak i pokušao prepoznati vizualne podatke. Princip rada ANN temelji se na stvaranju veze između skupa obrađenih elemenata. Svaki neuron na ulazu prima veliki broj signala. Provodi njihovu analizu u skladu s ponderiranim koeficijentima i generira osobni signal koji dolazi do drugog neurona. Svi neuroni su organizirani u slojeve i međusobno su povezani. Svaki sloj obrađuje ulazni signal, a zatim generira vlastiti za sljedeći sloj. Glavna prednost ANN-a je sposobnost samostalnog učenja.
Poželjno je koristiti više procesora za rad sustava umjetne inteligencije, jer kada se koristi samo jedno računalo, brzina rada osjetno pada. Takvi se ANN-i koriste za sintezu i prepoznavanje govora, rukopisa, u području financija, kao i svugdje gdje postoji potreba za analizom moćnih tokova informacija.
Neuro-ekspertni sustavi popularni danas su posebni sustaviumjetna inteligencija, čija je osnova ogromna baza znanja. Pohranjuje brojne informacije i metode potrebne za rješavanje zadataka. Baza podataka također sadrži algoritam koji se samostalno uči koji se oslanja na podatke o evaluaciji proceduralnih odluka.
Vrlo važna komponenta svakog ekspertnog sustava je njegovo sučelje. Zahvaljujući njemu, osoba može ispuniti bazu podataka novim podacima, dobiti logične zaključke itd. Primjenom akumuliranog znanja ovi 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 softversko inženjerstvo, vojna znanost, geologija, planiranje, predviđanje, medicina i obrazovanje.
Nedavno se doznalo da Google namjerava do 2029. godine omogućiti obradu upita za pretraživanje novoj umjetnoj inteligenciji. Štoviše, prema riječima tehničkog direktora R. Kurzweila, nova inteligentna tražilica moći će razumjeti ljudske emocije. Nije li nevjerojatno? Roboti još ne znaju razmišljati, ali mogu naučiti. I što će se dalje dogoditi?..
