Системи штучного інтелекту

Словосполучення «системи штучного інтелекту» у багатьох викликає асоціації з різними фантастичними фільмами і програмами-співрозмовниками, що емулюють штучний розум. Роботи стали в наш час реальністю, і кожен раз при відкритті чергової виставки, присвяченої робототехніці, дивуєшся, наскільки далеко просунулося людство в своєму технічному прогресі.

Проблема штучного інтелекту пов’язана з тим, що, згідно загальноприйнятим уявленням, рукотворний розум — це такий комп’ютерний процес, властивості якого асоціюються з мисленням людини. Однак у тому, як саме думає людина і що таке її мислення, наука досі не може розібратися. Тому створення штучного інтелекту ґрунтується поки лише на інтуїтивних здогадках.

Тим часом одним з найбільш перспективних напрямків розвитку сучасних інформаційних технологій стало створення прикладних нейронних мереж. Що собою являє штучна нейронна мережа (ІНБ)? Це невелика математична модель, що працює за принципом біологічних нейронів, функціонально об’єднаних в єдину систему.

Рукотворні нейронні мережі або, як їх ще називають, системи штучного інтелекту, часто використовуються для пошуку рішень завдань з неповним числом даних або завдань, що не піддаються чіткій формалізації.

Перша ІНП з’явилася ще в 1958 році завдяки психологу Франку Розенблатту. Ця система на базі образів моделювала процес роботи мозку людини і робила спроби розпізнавати візуальні дані. Принцип роботи ІНБ заснований на створенні зв’язку між сукупністю оброблюваних елементів. На вході до кожного нейрона надходить велика кількість сигналів. Він виконує їх аналіз відповідно до вагомих коефіцієнтів і формує персональний сигнал, що надходить до іншого нейрона. Всі нейрони організовані в шари і мають зв’язок один з одним. Кожен шар обробляє вхідний сигнал і формує вже власний шар для наступного шару. Головна гідність ІНБ — здатність до самонавчання.

Для роботи системи штучного інтелекту бажано використовувати кілька процесорів, оскільки при використанні лише одного комп’ютера швидкість роботи помітно падає. Такі ІНП застосовуються для синтезу і розпізнавання мови, рукописного тексту, у сфері фінансів, а також скрізь, де виникає необхідність аналізу потужних інформаційних потоків.

Популярні нині нейро-експертні системи — це особливі системи штучного інтелекту, основою яких є величезна база знань. У ній зберігаються численні відомості і методи, необхідні для вирішення поставлених завдань. База також містить самонавчальний алгоритм, який спирається на процедурні дані оцінок рішень.

Дуже важливим компонентом будь-якої експертної системи є її інтерфейс. Завдяки йому людина може наповнювати базу новими даними, отримувати логічні висновки тощо. Застосовуючи накопичені знання, ці системи можуть знаходити правильне рішення для тих завдань, які занадто складні для людських можливостей. Експертні системи часто використовуються в таких областях, як створення програм, військова справа, геологія, планування, прогнозування, медицина і навчання.

Нещодавно стало відомо, що корпорація Google має намір до 2029 року надати обробку пошукових запитів новому штучному інтелекту. Причому, згідно зі словами технічного директора Р.Курцвейла, новий розумний пошуковик зможе розуміти людські емоції. Хіба це не дивно? Роботи поки не вміють думати, але можуть вчитися. А що буде далі?..