Η φράση "συστήματα τεχνητής νοημοσύνης" για πολλούς προκαλεί συσχετισμούς με διάφορες ταινίες επιστημονικής φαντασίας και προγράμματα συνομιλητών που μιμούνται την τεχνητή νοημοσύνη. Τα ρομπότ έχουν γίνει πραγματικότητα στην εποχή μας, και κάθε φορά που ανοίγετε μια άλλη έκθεση αφιερωμένη στη ρομποτική, εκπλήσσεστε πόσο έχει προχωρήσει η ανθρωπότητα στην τεχνολογική της πρόοδο.
Το πρόβλημα της τεχνητής νοημοσύνης σχετίζεται με το γεγονός ότι, σύμφωνα με γενικά αποδεκτές ιδέες, το ανθρωπογενές μυαλό είναι μια διαδικασία υπολογιστή, οι ιδιότητες της οποίας συνδέονται με την ανθρώπινη σκέψη. Ωστόσο, η επιστήμη δεν μπορεί ακόμη να καταλάβει πώς ακριβώς σκέφτεται ένα άτομο και ποια είναι η σκέψη του. Επομένως, η δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης βασίζεται μέχρι στιγμής μόνο σε εύχρηστες εικασίες.
Εν τω μεταξύ, ένας από τους πιο υποσχόμενους τομείς για την ανάπτυξη των σύγχρονων τεχνολογιών πληροφοριών έχει γίνει η δημιουργία εφαρμοσμένων νευρωνικών δικτύων. Τι είναιαντιπροσωπεύει ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο (ΑΝΝ); Αυτό είναι ένα μικρό μαθηματικό μοντέλο που λειτουργεί με βάση την αρχή των βιολογικών νευρώνων, λειτουργικά συνδυασμένα σε ένα ενιαίο σύστημα.
Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα ή, όπως ονομάζονται επίσης, συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, χρησιμοποιούνται συχνά για την εύρεση λύσεων σε προβλήματα με ελλιπή αριθμό δεδομένων ή προβλήματα που δεν μπορούν να επισημοποιηθούν σαφώς.
Το πρώτο ANN εμφανίστηκε το 1958 χάρη στον ψυχολόγο Frank Rosenblatt. Αυτό το σύστημα βασισμένο σε εικόνες προσομοίωσε τον ανθρώπινο εγκέφαλο και έκανε προσπάθειες να αναγνωρίσει οπτικά δεδομένα. Η αρχή της λειτουργίας ANN βασίζεται στη δημιουργία μιας σύνδεσης μεταξύ ενός συνόλου επεξεργασμένων στοιχείων. Κάθε νευρώνας λαμβάνει μεγάλο αριθμό σημάτων στην είσοδο. Εκτελεί την ανάλυσή τους σύμφωνα με τους σταθμισμένους συντελεστές και παράγει ένα προσωπικό σήμα που έρχεται σε έναν άλλο νευρώνα. Όλοι οι νευρώνες είναι οργανωμένοι σε στρώματα και έχουν μια σύνδεση μεταξύ τους. Κάθε επίπεδο επεξεργάζεται το σήμα εισόδου και στη συνέχεια δημιουργεί το δικό του για το επόμενο επίπεδο. Το κύριο πλεονέκτημα του ANN είναι η ικανότητα αυτομάθησης.
Είναι επιθυμητό να χρησιμοποιείτε πολλούς επεξεργαστές για τη λειτουργία του συστήματος τεχνητής νοημοσύνης, καθώς όταν χρησιμοποιείτε μόνο έναν υπολογιστή, η ταχύτητα εργασίας πέφτει αισθητά. Τέτοια ANN χρησιμοποιούνται για τη σύνθεση και την αναγνώριση του λόγου, του χειρογράφου, στον τομέα των οικονομικών, καθώς και όπου υπάρχει ανάγκη ανάλυσης ισχυρών ροών πληροφοριών.
Νευρο-ειδικά συστήματα δημοφιλή σήμερα είναι ειδικά συστήματατεχνητή νοημοσύνη, η βάση της οποίας είναι μια τεράστια βάση γνώσεων. Αποθηκεύει πολλές πληροφορίες και μεθόδους που είναι απαραίτητες για την επίλυση των εργασιών. Η βάση δεδομένων περιέχει επίσης έναν αλγόριθμο αυτοεκμάθησης που βασίζεται σε δεδομένα αξιολόγησης διαδικαστικών αποφάσεων.
Ένα πολύ σημαντικό στοιχείο κάθε έμπειρου συστήματος είναι η διεπαφή του. Χάρη σε αυτόν, ένα άτομο μπορεί να γεμίσει τη βάση δεδομένων με νέα δεδομένα, να πάρει λογικά συμπεράσματα κ.λπ. Με την εφαρμογή της συσσωρευμένης γνώσης, αυτά τα συστήματα μπορούν να βρουν τη σωστή λύση για εκείνες τις εργασίες που είναι πολύ περίπλοκες για τις ανθρώπινες δυνατότητες. Τα έμπειρα συστήματα χρησιμοποιούνται συχνά σε τομείς όπως η μηχανική λογισμικού, η στρατιωτική επιστήμη, η γεωλογία, ο σχεδιασμός, η πρόβλεψη, η ιατρική και η εκπαίδευση.
Πρόσφατα έγινε γνωστό ότι η Google σκοπεύει να παρέχει την επεξεργασία των ερωτημάτων αναζήτησης σε μια νέα τεχνητή νοημοσύνη έως το 2029. Επιπλέον, σύμφωνα με τα λόγια του τεχνικού διευθυντή R. Kurzweil, μια νέα έξυπνη μηχανή αναζήτησης θα μπορεί να κατανοήσει τα ανθρώπινα συναισθήματα. Δεν είναι καταπληκτικό; Τα ρομπότ δεν ξέρουν ακόμη πώς να σκέφτονται, αλλά μπορούν να μάθουν. Και τι θα γίνει μετά;..
