Dirbtinis intelektas sistemos

Frazė "dirbtinis intelektas" daugeliui asocijuojasi įvairių mokslinės fantastikos filmus ir programas, pašnekovai, mėgdžioti dirbtinį intelektą. Robotai tapo mūsų laikais realybe, ir kiekvieną kartą, kai atidarote kitą parodą, skirtą robotų, vienas klausia, kiek žmonija yra labiau pažengusi savo technologinę pažangą.

Dirbtinio intelekto problema yra susijusi su tuo, kad, atsižvelgiant į visuotinai pripažintus idėjų, Dirbtinio proto - tai kompiuteris procesas, kurio savybės yra susijusios su žmogaus mąstymu. Tačiau lygiai taip, kaip žmogus galvoja, o kas jo mąstymas, mokslas vis dar negali suprasti. Todėl dirbtinio intelekto sukūrimas remiantis iki šiol tik intuityvių nuojautų.

Tuo tarpu, vienas iš perspektyviausių krypčių plėtros šiuolaikines informacines technologijas buvo iš neuroninių tinklų taikymo kūrimas. Kas yra dirbtinis neuroninis tinklas (DNT)? Tai nedidelis matematinis modelis, kuris veikia biologinių neuronų, kurie funkciškai sujungti į vieną sistemą iš esmės.

Dirbtiniai neuroniniai tinklai , arba, kaip jie vadinami, dirbtinio intelekto sistemos dažnai naudojama ir siekiant rasti sprendimus apie problemas, susijusias su neišsamių duomenų ar užduočių, kurie gali būti neaišku formalizavimas skaičius.

Pirmasis ANN pasirodė 1958 dėka psichologas Frank Rosenblatt. Ši sistema grindžiama modeliuojama proceso vaizdų žmogaus smegenys veikia ir bando atpažinti vizualinius duomenis. Veikimo principas yra pagrįstas INS pastato ryšį tarp masyvo elementais tvarkomi. Prie įėjimo į kiekvieno neurono gauna daug signalų. Ji atlieka analizę laikantis svorio koeficientų ir sukuria asmeninį signalą iš kito neurono. Visi neuronai organizuojamos sluoksnių ir turi ryšį vienas su kitu. Kiekvienas sluoksnis apdoroja įvesties signalą ir tada generuoja savo jau kitą sluoksnį. Pagrindinis privalumas INS - gebėjimas savarankiškai mokytis.

Dirbti dirbtinio intelekto sistemą, pageidautina naudoti kelis procesorius, kaip tada, kai naudojant vieną kompiuteris sukimosi greitis lašai smarkiai. Toks IP naudojamas kalbos sintezės ir pripažinimo, ranka, finansų, ir ten, kur yra poreikis analizuoti galingas informacijos srautą.

Populiaru dabar Neuro-ekspertinės sistemos - specialus dirbtinio intelekto sistemų, kurios yra paremtos didžiule duomenų baze žinių. Ji saugo kelis duomenis ir metodus, reikalingus užduočiai. Bazinė taip pat yra savarankiško mokymosi algoritmą, kuris remiasi procesinių duomenų priėmimo vertinimų.

Labai svarbi bet ekspertinės sistemos yra jos sąsaja. Jo dėka, žmogus gali užpildyti naują duomenų bazę gauti logines išvadas ir tt Taikant įgytas žinias, sistema gali rasti tinkamą sprendimą tuos uždavinius, kurie yra pernelyg sudėtingos už žmogaus galimybes. Ekspertinės sistemos dažnai naudojami tokiose srityse, kaip programų, karinių, Geologija, planavimo, prognozavimo, medicinos ir mokymo kūrimą.

Neseniai tapo žinoma, kad "Google Inc." ketina 2029 teikti paieškos užklausų apdorojimą į naują dirbtinio intelekto. Ir, atsižvelgiant į technikos direktorius R.Kurtsveyla naujas pažangias paieškos galės suprasti žmogaus emocijas. Argi tai ne nuostabu? Robotai yra dar sugeba mąstyti, bet ji gali išmokti. Ir kas toliau? ..