Izraz "sistemi umetne inteligence" pri mnogih vzbuja asociacije na različne znanstvenofantastične filme in sogovornikove programe, ki posnemajo umetno inteligenco. Roboti so v našem času postali resničnost in vsakič, ko odprete še eno razstavo, posvečeno robotiki, ste presenečeni, kako daleč je človeštvo napredovalo v svojem tehnološkem napredku.
Problem umetne inteligence je povezan z dejstvom, da je po splošno sprejetih idejah um, ki ga je ustvaril človek, računalniški proces, katerega lastnosti so povezane s človeškim mišljenjem. Vendar znanost še vedno ne more natančno ugotoviti, kako človek razmišlja in kaj razmišlja. Zato ustvarjanje umetne inteligence zaenkrat temelji le na intuitivnih ugibanjih.
Medtem je eno najbolj obetavnih področij za razvoj sodobnih informacijskih tehnologij postalo ustvarjanje uporabnih nevronskih mrež. Kaj jepredstavlja umetno nevronsko mrežo (ANN)? To je majhen matematični model, ki deluje na principu bioloških nevronov, ki so funkcionalno združeni v en sam sistem.
Umetno izdelane nevronske mreže ali, kot jih imenujejo tudi sistemi umetne inteligence, se pogosto uporabljajo za iskanje rešitev za težave z nepopolnim številom podatkov ali težav, ki jih ni mogoče jasno formalizirati.
Prva ANN se je pojavila leta 1958 po zaslugi psihologa Franka Rosenblatta. Ta sistem, ki temelji na slikah, je simuliral človeške možgane in poskušal prepoznati vizualne podatke. Načelo delovanja ANN temelji na ustvarjanju povezave med nizom obdelanih elementov. Vsak nevron na vhodu prejme veliko število signalov. Njihovo analizo izvede v skladu s tehtanimi koeficienti in ustvari osebni signal, ki prihaja do drugega nevrona. Vsi nevroni so organizirani v plasti in so med seboj povezani. Vsaka plast obdela vhodni signal in nato ustvari svoj lasten za naslednjo plast. Glavna prednost ANN je sposobnost samoučenja.
Za delovanje sistema umetne inteligence je zaželeno uporabljati več procesorjev, saj pri uporabi samo enega računalnika hitrost dela opazno pade. Takšne ANN se uporabljajo za sintezo in prepoznavanje govora, rokopisa, na področju financ, pa tudi povsod, kjer je treba analizirati močne informacijske tokove.
Danes priljubljeni nevro-strokovni sistemi so posebni sistemiumetne inteligence, katere osnova je ogromna baza znanja. Shranjuje številne informacije in metode, potrebne za reševanje nalog. Baza podatkov vsebuje tudi samoučeči se algoritem, ki se opira na podatke o vrednotenju postopkovnih odločitev.
Zelo pomembna komponenta vsakega ekspertnega sistema je njegov vmesnik. Zahvaljujoč njemu lahko oseba napolni bazo podatkov z novimi podatki, dobi logične zaključke itd. Z uporabo nabranega znanja lahko ti sistemi najdejo pravo rešitev za tiste naloge, ki so prezapletene za človekove zmožnosti. Strokovni sistemi se pogosto uporabljajo na področjih, kot so programsko inženirstvo, vojaška znanost, geologija, načrtovanje, napovedovanje, medicina in izobraževanje.
Pred kratkim je postalo znano, da namerava Google do leta 2029 omogočiti obdelavo iskalnih poizvedb novi umetni inteligenci. Poleg tega bo po besedah tehničnega direktorja R. Kurzweila nov inteligentni iskalnik lahko razumel človeška čustva. Ali ni neverjetno? Roboti še ne znajo razmišljati, se pa lahko naučijo. In kaj bo potem?..
