Izraz "sustavi umjetne inteligencije" za mnoge izaziva asocijacije na različite naučnofantastične filmove i programe za sagovornike 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 veštačke inteligencije povezan je sa činjenicom da je, prema opšteprihvaćenim idejama, ljudski um kompjuterski proces čija su svojstva povezana sa ljudskim razmišljanjem. Međutim, nauka još uvek ne može da utvrdi kako tačno čovek razmišlja i šta misli. Stoga se stvaranje umjetne inteligencije do sada zasnivalo samo na intuitivnim nagađanjima.
U međuvremenu, jedno od najperspektivnijih oblasti za razvoj savremenih informacionih tehnologija postalo je stvaranje primenjenih neuronskih mreža. Šta jepredstavlja umjetnu neuronsku mrežu (ANN)? Ovo je mali matematički model koji radi na principu bioloških neurona, funkcionalno kombinovanih u jedan sistem.
Neuronske mreže koje je napravio čovjek ili, kako ih još nazivaju, sistemi umjetne inteligencije, često se koriste za pronalaženje rješenja za probleme s nepotpunim brojem podataka ili probleme koji se ne mogu jasno formalizirati.
Prvi ANN pojavio se 1958. godine zahvaljujući psihologu Franku Rosenblattu. Ovaj sistem zasnovan na slikama simulirao je ljudski mozak i pokušao da prepozna vizuelne podatke. Princip rada ANN zasniva se na stvaranju veze između skupa obrađenih elemenata. Svaki neuron prima veliki broj signala na ulazu. On vrši njihovu analizu u skladu sa ponderisanim koeficijentima i generiše lični signal koji dolazi do drugog neurona. Svi neuroni su organizirani u slojeve i međusobno su povezani. Svaki sloj obrađuje ulazni signal, a zatim generiše vlastiti za sljedeći sloj. Glavna prednost ANN-a je sposobnost samostalnog učenja.
Poželjno je koristiti više procesora za rad sistema veštačke inteligencije, jer kada se koristi samo jedan računar, brzina rada primetno opada. Ovakvi ANN se koriste za sintezu i prepoznavanje govora, rukopisa, u oblasti finansija, kao i svuda gde postoji potreba za analizom moćnih tokova informacija.
Neuro-ekspertski sistemi popularni danas su specijalni sistemiumjetna inteligencija, čija je osnova ogromna baza znanja. Sadrži brojne informacije i metode potrebne za rješavanje zadataka. Baza podataka takođe sadrži algoritam koji se samostalno uči koji se oslanja na podatke evaluacije proceduralnih odluka.
Veoma važna komponenta svakog ekspertnog sistema je njegov interfejs. Zahvaljujući njemu, osoba može popuniti bazu podataka novim podacima, doći do logičnih zaključaka itd. Primenom akumuliranog znanja ovi sistemi mogu pronaći pravo rešenje za one zadatke koji su previše složeni za ljudske mogućnosti. Ekspertni sistemi se često koriste u oblastima kao što su softversko inženjerstvo, vojna nauka, geologija, planiranje, predviđanje, medicina i obrazovanje.
Nedavno se saznalo da Google namjerava da omogući obradu upita za pretraživanje novoj umjetnoj inteligenciji do 2029. godine. Štaviše, prema riječima tehničkog direktora R. Kurzweila, novi inteligentni pretraživač moći će razumjeti ljudske emocije. Zar nije nevjerovatno? Roboti još ne znaju kako razmišljati, ali mogu naučiti. I šta će se dalje dogoditi?..
