Системы искусственного интеллекта

Видео: Системы искусственного интеллекта. В.В. Девятков + Программирование искусственного интеллекта в приложениях. М. Тим Джонс

Словосочетание «системы искусственного интеллекта» у многих вызывает ассоциации с разными фантастическими фильмами и программами-собеседниками, эмулирующими искусственный разум. Роботы стали в наше время реальностью, и каждый раз при открытии очередной выставки, посвященной робототехнике, удивляешься, насколько далеко продвинулось человечество в своем техническом прогрессе.

Проблема искусственного интеллекта связана с тем, что, согласно общепринятым представлениям, рукотворный разум – это такой компьютерный процесс, свойства которого ассоциируются с мышлением человека. Однако в том, как именно думает человек и что такое его мышление, наука до сих не может разобраться. Поэтому создание искусственного интеллекта основывается пока лишь на интуитивных догадках.

Тем временем одним из наиболее перспективных направлений развития современных информационных технологий стало создание прикладных нейронных сетей. Что собой представляет искусственная нейронная сеть (ИНС)? Это небольшая математическая модель, работающая по принципу биологических нейронов, функционально объединенных в единую систему.

Видео: Модуль искусственного интеллекта информационно-аналитической системы

Рукотворные нейронные сети или, как их еще называют, системы искусственного интеллекта, часто используются для поиска решений задач с неполным числом данных или задач, не поддающихся четкой формализации.

Первая ИНС появилась еще в 1958 году благодаря психологу Франку Розенблатту. Эта система на базе образов моделировала процесс работы мозга человека и делала попытки распознавать визуальные данные. Принцип работы ИНС основан на создании связи между совокупностью обрабатываемых элементов. На входе к каждому нейрону поступает большое число сигналов. Он выполняет их анализ в соответствии с весомыми коэффициентами и формирует персональный сигнал, поступающий к другому нейрону. Все нейроны организованы в слои и имеют связь друг с другом. Каждый слой обрабатывает входной сигнал и затем формирует уже свой собственный для следующего слоя. Главное достоинство ИНС – способность к самообучению.

Для работы системы искусственного интеллекта желательно использовать несколько процессоров, поскольку при использовании лишь одного компьютера скорость работы заметно падает. Такие ИНС применяются для синтеза и распознавания речи, рукописного текста, в сфере финансов, а также везде, где возникает необходимость анализа мощных информационных потоков.

Популярные нынче нейро-экспертные системы – это особые системы искусственного интеллекта, основой которых является огромная база знаний. В ней хранятся многочисленные сведения и методы, необходимые для решения поставленных задач. База также содержит самообучающийся алгоритм, который опирается на процедурные данные оценок решений.

Видео: Обучение системы искусственного интеллекта Камаз

Очень важным компонентом любой экспертной системы является ее интерфейс. Благодаря ему человек может наполнять базу новыми данными, получать логические выводы и т.д. Применяя накопленные знания, эти системы могут находить верное решение для тех задач, которые слишком сложны для человеческих возможностей. Экспертные системы часто используются в таких областях, как создание программ, военное дело, геология, планирование, прогнозирование, медицина и обучение.

Недавно стало известно, что корпорация Google намерена к 2029 году предоставить обработку поисковых запросов новому искусственному интеллекту. Причем, согласно словам технического директора Р.Курцвейла, новый разумный поисковик сможет понимать человеческие эмоции. Разве это не удивительно? Роботы пока не умеют думать, но могут учиться. А что будет дальше?..