A „mesterséges intelligenciarendszerek” kifejezés sokaknál különféle sci-fi filmekkel és a mesterséges intelligenciát emuláló beszélgetőpartneri programokkal ébreszt. A robotok valósággá váltak korunkban, és minden alkalommal, amikor megnyit egy újabb, a robotikának szentelt kiállítást, meglepődik, hogy az emberiség mennyit fejlődött technológiai fejlődésében.
A mesterséges intelligencia problémája összefügg azzal, hogy az általánosan elfogadott elképzelések szerint az ember alkotta elme egy számítógépes folyamat, amelynek tulajdonságai az emberi gondolkodáshoz kapcsolódnak. A tudomány azonban még mindig nem tudja pontosan kitalálni, hogyan gondolkodik az ember, és mit gondol. Ezért a mesterséges intelligencia létrehozása eddig csak intuitív találgatásokon alapul.
Eközben a modern információs technológiák fejlesztésének egyik legígéretesebb területe az alkalmazott neurális hálózatok létrehozása lett. Mi amesterséges neurális hálózatot (ANN) képvisel? Ez egy kis matematikai modell, amely a biológiai neuronok elvén működik, funkcionálisan egyetlen rendszerré kombinálva.
Az ember alkotta neurális hálózatokat, vagy más néven mesterséges intelligencia-rendszereket gyakran arra használják, hogy megoldást találjanak hiányos számú adattal vagy egyértelműen nem formalizálható problémákra.
Az első ANN 1958-ban jelent meg Frank Rosenblatt pszichológusnak köszönhetően. Ez a képalapú rendszer az emberi agyat szimulálta, és kísérletet tett a vizuális adatok felismerésére. Az ANN működési elve a feldolgozott elemek halmaza közötti kapcsolat létrehozásán alapul. Minden neuron nagyszámú jelet kap a bemeneten. Elvégzi az elemzésüket a súlyozott együtthatók szerint, és egy másik neuronhoz érkező személyes jelet generál. Minden neuron rétegekbe szerveződik, és kapcsolatban áll egymással. Minden réteg feldolgozza a bemeneti jelet, majd létrehozza a sajátját a következő réteg számára. Az ANN fő előnye az önálló tanulás képessége.
Célszerű több processzort használni a mesterséges intelligencia rendszer működéséhez, mivel egyetlen számítógép használata esetén a munka sebessége érezhetően csökken. Az ilyen ANN-okat beszéd, kézírás szintézisére és felismerésére használják a pénzügyek területén, valamint mindenhol, ahol hatékony információáramlás elemzésére van szükség.
A ma népszerű neuro-expert rendszerek speciális rendszerekmesterséges intelligencia, melynek alapja egy hatalmas tudásbázis. Számos, a feladatok megoldásához szükséges információt és módszert tárol. Az adatbázis tartalmaz egy öntanuló algoritmust is, amely eljárási döntésértékelési adatokra támaszkodik.
Minden szakértői rendszer nagyon fontos összetevője az interfész. Neki köszönhetően az ember feltöltheti az adatbázist új adatokkal, logikus következtetéseket vonhat le stb. A felhalmozott tudás felhasználásával ezek a rendszerek megtalálják a megfelelő megoldást azokra a feladatokra, amelyek az emberi képességekhez képest túl bonyolultak. A szakértői rendszereket gyakran használják olyan területeken, mint a szoftverfejlesztés, a hadtudomány, a geológia, a tervezés, az előrejelzés, az orvostudomány és az oktatás.
A közelmúltban vált ismertté, hogy a Google 2029-ig egy új mesterséges intelligencia számára kívánja biztosítani a keresési lekérdezések feldolgozását. Ráadásul R. Kurzweil műszaki igazgató szavai szerint egy új intelligens kereső képes lesz megérteni az emberi érzelmeket. Hát nem csodálatos? A robotok még nem tudnak gondolkodni, de tanulhatnak. És mi lesz ezután?..
