Tekoälyn järjestelmät

Lause "keinotekoinen älykkyysjärjestelmä" monessa syystä yhdistää erilaiset fantastiset elokuvat ja ohjelmat, keskustelukumppanit ja keinotekoinen älykkyys. Robotit ovat tulleet todellisuudeksi ajallamme, ja aina kun avaat seuraavan robotiikan omistaman näyttelyn, ihmettelette kuinka pitkälle ihmiskunta on kehittynyt teknisessä kehityksessään.

Tekoälyn tiedonkysymys liittyy siihen, että yleisesti hyväksyttyjen ajatusten mukaan ihmisen tekemä mieli on sellainen tietokoneprosessi, jonka ominaisuudet liittyvät ihmisen ajatteluun. Tiede ei kuitenkaan voi ymmärtää, miten henkilö ajattelee ja mikä hänen ajattelunsa on. Siksi tekoälyn luominen perustuu vain intuitiivisiin arvauksiin.

Sillä välin yksi nykyaikaisen tietotekniikan kehityksestä lupaavimmista alueista on ollut sovellettujen hermoverkkojen kehittäminen. Mikä on keinotekoinen hermoverkko (ANN)? Tämä on pieni matemaattinen malli, joka työskentelee biologisten neuronien periaatteella, joka on integroitu toiminnallisesti yhteen järjestelmään.

Manuaalisia hermoverkkoja tai, kuten niitä kutsutaan, keinotekoisia älyjä koskevia järjestelmiä käytetään usein ratkaisujen löytämiseen epätäydellisiin tietoihin tai tehtäviin, joita ei voida selvästi muodostaa.

Ensimmäinen INS ilmestyi vuonna 1958 psykologin Frank Rosenblattin ansiosta. Tämä kuvioihin perustuva järjestelmä mallinnut ihmisen aivojen prosessin ja yritti havaita visuaalisia tietoja. INS-periaatteen lähtökohtana on yhteyden muodostaminen käsiteltyjen elementtien joukosta. Kunkin hermosolun sisäänkäynnillä on suuri määrä signaaleja. Hän suorittaa analyysinsä merkittävien kertoimien mukaan ja luo henkilökohtaisen signaalin, joka tulee toiselle neuroneelle. Kaikki neuronit on järjestetty kerroksiksi ja niillä on yhteys toisiinsa. Kukin kerros käsittelee tulosignaalin ja muodostaa sen sitten seuraavalle kerrokselle. Annoksen tärkein etu on kyky oppia itse.

Tekoälyjärjestelmää käytettäessä on toivottavaa käyttää useita prosessoreita, koska käytettäessä vain yhtä tietokonetta käyttönopeus vähenee huomattavasti. Tällaisia ANN-ratkaisuja käytetään puheen, käsinkirjoitetun tekstin ja rahoitusalan synteesiin ja tunnustukseen sekä missä tahansa on tarvetta analysoida tehokkaita tietovirtoja.

Nykyään suosittuja neuro-asiantuntijärjestelmät ovat erityisiä tekoälyn järjestelmiä, joiden perusta on valtava tietopohja. Se tallentaa lukuisia tietoja ja menetelmiä tehtävien ratkaisemiseksi. Tietokannassa on myös itseopiskelualgoritmi, joka perustuu päätöksen arvioiden menettelytapoihin.

Erittäin tärkeä osa asiantuntijajärjestelmää on sen käyttöliittymä. Kiitos hänestä, henkilö voi täyttää tietokannan uusilla tiedoilla, saada loogisia johtopäätöksiä jne. Sovellettaessa kertynyttä tietämystä nämä järjestelmät löytävät oikean ratkaisun niille tehtäville, jotka ovat liian monimutkaisia ihmisen kykyihin. Asiantuntijajärjestelmiä käytetään usein sellaisilla aloilla kuin ohjelmien luominen, sotatieteet, geologia, suunnittelu, ennustaminen, lääketiede ja koulutus.

Viime aikoina on tullut ilmeiseksi, että yhtiö, jonka Google aikoo tarjota hakukyselyjen käsittelyyn uudelle tekoälylle vuoteen 2029 mennessä. Lisäksi teknisen johtaja R. Kurzweilin mukaan uusi älykäs hakukone pystyy ymmärtämään ihmisen tunteita. Eikö olekin yllättävää? Robotit eivät vielä osaa ajatella, mutta he voivat oppia. Ja mitä seuraavaksi tapahtuu? ..