Ხელოვნური ინტელექტის სისტემები

ფრაზა "ხელოვნური ინტელექტის სისტემა" ბევრ მიზეზთა შორის სხვადასხვა ფანტასტიკური ფილმებისა და პროგრამების ასოციაციებთან, ურთიერთდამოკიდებულების, ხელოვნური ინტელექტის ემულაციას. რობოტები ჩვენი დროის რეალობად იქცა და ყოველ დროს, რობოტებისთვის მიძღვნილ შემდგომ გამოფენას გახსნის, საინტერესოა, თუ რამდენად შორს არის კაცობრიობა თავისი ტექნიკური პროგრესის წინ.

ხელოვნური ინტელექტის პრობლემა დაკავშირებულია ისეთ ფაქტთან, რომ ზოგადად მიღებული იდეების მიხედვით, ადამიანის აზროვნება ასეთი კომპიუტერული პროცესია, რომლის თვისებებიც დაკავშირებულია ადამიანის აზროვნებასთან. თუმცა მეცნიერებს არ ესმით, თუ როგორ ფიქრობს ადამიანი და რას ფიქრობს მისი აზროვნება. აქედან გამომდინარე, ხელოვნური ინტელექტის შექმნა მხოლოდ ინტუიციური ხედვების საფუძველზეა დაფუძნებული.

იმავდროულად, თანამედროვე ინფორმაციული ტექნოლოგიების განვითარების ერთ-ერთი ყველაზე პერსპექტიული ტერიტორია იყო გამოყენებული ნერვული ქსელების განვითარება. რა არის ხელოვნური ნერვული ქსელი (ANN)? ეს არის მცირე მათემატიკური მოდელი, რომელიც მუშაობს ბიოლოგიური ნეირონების პრინციპზე, ერთიან სისტემაში ინტეგრირებულია.

ადამიანის მიერ შექმნილი ნერვული ქსელები, ანუ, როგორც ხელოვნური ინტელექტის სისტემები, ხშირად გამოიყენება არასრულყოფილი მონაცემების ან ამოცანების გადასაჭრელად, რომლებიც არ არის ნათლად ფორმალიზებული.

პირველი INS გამოჩნდა 1958 წელს ფსიქოლოგ ფრანკ როსენბლატის წყალობით. სურათებზე დაფუძნებული ეს სისტემა ადამიანის ტვინის პროცესის მოდელირებას ახდენდა და ვიზუალური მონაცემების აღიარების მცდელობებს მიანიჭა. INS- ის პრინციპი ეფუძნება კავშირის შექმნას დამუშავებული ელემენტების კომპლექტს შორის. ყოველი ნეირონის შესასვლელთან დიდი რაოდენობით სიგნალი იღებს. ის ასრულებს მათ ანალიზს მნიშვნელოვანი კოეფიციენტების შესაბამისად და ქმნის პირად სიგნალს სხვა ნეირონზე. ყველა ნეირონი ორგანიზებულია ფენებს და აქვს კავშირი ერთმანეთთან. თითოეული ფენა ახდენს შეყვანის სიგნალს და შემდეგ ქმნის საკუთარ ფენებს შემდეგი ფენისათვის. INS- ის მთავარი უპირატესობა არის თვითმმართველობის სწავლების უნარი.

ხელოვნური სადაზვერვო სისტემის მუშაობისათვის სასურველია რამდენიმე პროცესორის გამოყენება, რადგან მხოლოდ ერთი კომპიუტერით სარგებლობისას ოპერაციული სიჩქარე მნიშვნელოვნად მცირდება. ასეთი ANNs გამოიყენება სინთეზისა და სიტყვის, ხელნაწერი ტექსტის, ფინანსების დარგში, ასევე სადაც არსებობს ძლიერი საინფორმაციო ნაკადების ანალიზის საჭიროება.

პოპულარულია დღესდღეობით ნევროლოგიურ სისტემებს ხელოვნური ინტელექტის სპეციალური სისტემები, რომელთა საფუძველს წარმოადგენს უზარმაზარი ცოდნა ბაზა. იგი ინახავს მრავალ ინფორმაციას და მეთოდებს, რომლებიც აუცილებელია ამოცანების გადასაწყვეტად. მონაცემთა ბაზა ასევე შეიცავს თვითმმართველობის სასწავლო ალგორითმს, რომელიც ეყრდნობა გადაწყვეტილების შეფასების პროცედურულ მონაცემებს.

ნებისმიერი საექსპერტო სისტემის ძალიან მნიშვნელოვანი კომპონენტია მისი ინტერფეისი. მადლობა მას, ადამიანს შეუძლია მონაცემთა ბაზის ახალი მონაცემების შევსება, ლოგიკური დასკვნების მიღება და ა.შ. აკუმულირებული ცოდნის გამოყენებით, ამ სისტემებს შეუძლიათ იპოვონ სწორი გამოსავალი იმ ამოცანებისათვის, რომლებიც ძალიან რთულია ადამიანის შესაძლებლობებისთვის. ექსპერტული სისტემები ხშირად გამოიყენება ისეთ სფეროებში, როგორებიცაა პროგრამის შექმნა, სამხედრო მეცნიერება, გეოლოგია, დაგეგმვა, პროგნოზირება, მედიცინა და სწავლება.

ცოტა ხნის წინ ცნობილი გახდა, რომ კორპორაცია Google- მა 2029 წლისთვის ახალი ხელოვნური ინტელექტის ძიების მოთხოვნის დამუშავებას გეგმავს. უფრო მეტიც, ტექნიკური დირექტორის რ. კურზვეილის თქმით, ახალი ინტელექტუალური საძიებო სისტემა შეძლებს ადამიანის ემოციებს. არ არის გასაკვირი? რობოტები ჯერ არ იციან, როგორ ფიქრობთ, მაგრამ მათ შეუძლიათ სწავლა. და რა მოხდება შემდეგი?