Mākslīgais intelekts Systems

Frāze "mākslīgais intelekts", daudziem uzbur dažādas zinātniskās fantastikas filmas un programmas, partnerus, atdarinot mākslīgo intelektu. Roboti ir kļuvuši par realitāti mūsu laiku, un katru reizi, kad atverat citu izstādi, kas veltīta robotiku, viens jautā, cik tālu cilvēce ir progresējusi tās tehnoloģisko progresu.

Par mākslīgā intelekta problēma ir saistīta ar to, ka, saskaņā ar vispārpieņemtiem idejām, mākslīgo prātā - ir dators process, kuru īpašības ir saistītas ar cilvēka domāšanu. Tomēr, kā tieši cilvēks domā un ko viņa domāšanu, zinātne joprojām nevar saprast. Tāpēc izveide mākslīgā intelekta balstītu līdz šim tikai intuitīvu hunches.

Tikmēr viens no perspektīvākajiem virzieniem attīstības moderno informācijas tehnoloģiju bija izveidot piemērošanas neironu tīkliem. Kas ir mākslīgo neironu tīklu (ANN)? Tas ir neliels matemātiskais modelis, kas darbojas par bioloģisko neironu, kas ir funkcionāli apvienotas vienotā sistēmā principa.

Mākslīgās neironu tīklu vai, kā tos sauc, mākslīgā intelekta sistēmas bieži izmanto, lai atrastu risinājumus problēmām ar nepilnīgiem datiem vai vairāku uzdevumu veikšanu, nevar būt skaidrs formalizācijas.

Pirmais ANN parādījās 1958.gadā, pateicoties psihologa Frank Rosenblatt. Šī sistēma ir balstīta uz attēliem modelēta procesā no cilvēka smadzenes strādā un mēģina atpazīt vizuālos datus. Darbības princips ir balstīts uz INS ēkas savienojumu starp masīva elementiem apstrādāti. Pie ieejas katram neironu saņem lielu skaitu signālus. Tā veic analīzes saskaņā ar svara koeficienti un ģenerē personisku signālu no cita neirona. Visi neironi tiek organizēti slāņos un ir savienojums ar otru. Katrs slānis apstrādā ievades signālu un pēc tam rada tās pašas jau nākamo slāni. Galvenā priekšrocība INS - spēja par pašmācību.

Lai strādātu mākslīgā intelekta sistēma, ir vēlams izmantot vairākus procesorus, kā, izmantojot vienu datora darbības ātrumu ievērojami pazeminās. Šāds INS izmanto runas sintēzes un atzīšanu, rokrakstā, finansēs, un kur ir nepieciešams analizēt spēcīgu informācijas plūsmu.

Populārākas tagad neiro-ekspertu sistēmas - īpašs mākslīgā intelekta sistēmas, kas balstās uz milzīgu datubāzi zināšanu. Tā saglabā vairākus datus un metodes, kas vajadzīgi uzdevumu. Bāze ir arī pašmācības algoritmu, kas ir balstīta uz procesuāliem datu pagatavošanas novērtējumus.

Ļoti svarīgs komponents jebkuras ekspertu sistēmas ir tās interfeisu. Pateicoties tam, cilvēks var aizpildīt jaunu datu bāzi, lai iegūtu loģiskus secinājumus, utt Piemērojot iegūtās zināšanas, sistēma var atrast pareizo risinājumu tiem uzdevumiem, kas ir pārāk sarežģīta, lai cilvēka spējām. Ekspertu sistēmas bieži izmanto jomās, piemēram, izveidojot programmu, militāro, ģeoloģija, plānošanu, prognozēšanu, medicīnā un apmācības.

Nesen kļuva zināms, ka Google Inc. plāno līdz 2029, lai nodrošinātu tādu meklēšanas vaicājumu apstrādi ar jauno mākslīgo intelektu. Un, saskaņā ar tehnisko direktors R.Kurtsveyla jauno inteliģentu meklētājprogrammu varēs saprast cilvēka emocijas. Vai nav tā pārsteidzošs? Roboti vēl nav spējīgi domāt, bet tā var mācīties. Un kas tālāk? ..