Der Ausdruck „Künstliche Intelligenzsysteme“weckt bei vielen Assoziationen zu diversen Science-Fiction-Filmen und Gesprächspartnerprogrammen, die künstliche Intelligenz nachahmen. Roboter sind in unserer Zeit Realität geworden, und jedes Mal, wenn Sie eine andere Ausstellung öffnen, die sich der Robotik widmet, sind Sie überrascht, wie weit die Menschheit in ihrem technologischen Fortschritt fortgeschritten ist.
Das Problem der künstlichen Intelligenz hängt damit zusammen, dass der vom Menschen geschaffene Verstand nach allgemein anerkannten Vorstellungen ein Computerprozess ist, dessen Eigenschaften mit dem menschlichen Denken verbunden sind. Die Wissenschaft kann jedoch immer noch nicht genau herausfinden, wie ein Mensch denkt und was er denkt. Daher basiert die Erschaffung künstlicher Intelligenz bisher nur auf intuitiven Vermutungen.
Eines der vielversprechendsten Gebiete für die Entwicklung moderner Informationstechnologien ist mittlerweile die Schaffung angewandter neuronaler Netze. Was iststellt ein künstliches neuronales Netz (KNN) dar? Dies ist ein kleines mathematisches Modell, das nach dem Prinzip biologischer Neuronen arbeitet, die funktionell zu einem einzigen System kombiniert sind.
Künstliche neuronale Netze oder, wie sie auch genannt werden, künstliche Intelligenzsysteme, werden oft verwendet, um Lösungen für Probleme mit einer unvollständigen Anzahl von Daten oder Problemen zu finden, die nicht eindeutig formalisiert werden können.
Das erste ANN erschien 1958 dank des Psychologen Frank Rosenblatt. Dieses bildbasierte System simulierte das menschliche Gehirn und unternahm Versuche, visuelle Daten zu erkennen. Das Prinzip des KNN-Betriebs basiert auf der Herstellung einer Verbindung zwischen einer Menge verarbeiteter Elemente. Jedes Neuron erhält am Eingang eine Vielzahl von Signalen. Es führt ihre Analyse in Übereinstimmung mit den gewichteten Koeffizienten durch und erzeugt ein persönliches Signal, das zu einem anderen Neuron gelangt. Alle Neuronen sind in Schichten organisiert und stehen untereinander in Verbindung. Jede Schicht verarbeitet das Eingangssignal und erzeugt dann sein eigenes für die nächste Schicht. Der Hauptvorteil von ANN ist die Fähigkeit zum Selbstlernen.
Es ist wünschenswert, mehrere Prozessoren für den Betrieb des Systems der künstlichen Intelligenz zu verwenden, da bei Verwendung nur eines Computers die Arbeitsgeschwindigkeit merklich sinkt. Solche ANNs werden für die Synthese und Erkennung von Sprache, Handschrift, im Finanzbereich sowie überall dort verwendet, wo mächtige Informationsflüsse analysiert werden müssen.
Neuro-Expertensysteme, die heute beliebt sind, sind spezielle SystemeKünstliche Intelligenz, deren Grundlage eine riesige Wissensbasis ist. Es speichert zahlreiche Informationen und Methoden, die zur Lösung der Aufgaben erforderlich sind. Die Datenbank enthält auch einen selbstlernenden Algorithmus, der sich auf prozedurale Entscheidungsbewertungsdaten stützt.
Eine sehr wichtige Komponente jedes Expertensystems ist seine Schnittstelle. Dank ihm kann eine Person die Datenbank mit neuen Daten füllen, logische Schlussfolgerungen ziehen usw. Durch die Anwendung des gesammelten Wissens können diese Systeme die richtige Lösung für jene Aufgaben finden, die für menschliche Fähigkeiten zu komplex sind. Expertensysteme werden häufig in Bereichen wie Softwareentwicklung, Militärwissenschaft, Geologie, Planung, Vorhersage, Medizin und Bildung eingesetzt.
Vor Kurzem wurde bekannt, dass Google die Verarbeitung von Suchanfragen bis 2029 einer neuen künstlichen Intelligenz überlassen will. Darüber hinaus wird nach den Worten des technischen Direktors R. Kurzweil eine neue intelligente Suchmaschine in der Lage sein, menschliche Emotionen zu verstehen. Ist es nicht erstaunlich? Roboter können noch nicht denken, aber sie können lernen. Und was wird als nächstes passieren?..