Fraas "tehisintellekti süsteemid" tekitab paljudes assotsiatsioone erinevate tehisintellekti jäljendavate ulmefilmide ja vestluspartneriprogrammidega. Robotid on meie ajal muutunud reaalsuseks ja iga kord, kui avate järjekordse robootikale pühendatud näituse, olete üllatunud, kui kaugele on inimkond oma tehnoloogilises arengus edasi arenenud.
Tehisintellekti probleem on seotud sellega, et üldtunnustatud ideede kohaselt on inimese loodud mõistus arvutiprotsess, mille omadused on seotud inimese mõtlemisega. Teadus ei suuda aga siiani täpselt välja selgitada, kuidas inimene mõtleb ja mis on tema mõtlemine. Seetõttu põhineb tehisintellekti loomine seni vaid intuitiivsetel oletustel.
Vahepeal on nüüdisaegse infotehnoloogia arendamise üheks paljutõotavamaks valdkonnaks saanud rakenduslike närvivõrkude loomine. Mis onkujutab endast tehisnärvivõrku (ANN)? See on väike matemaatiline mudel, mis töötab bioloogiliste neuronite põhimõttel, mis on funktsionaalselt ühendatud üheks süsteemiks.
Inimese loodud närvivõrke või, nagu neid nimetatakse ka tehisintellektisüsteemideks, kasutatakse sageli lahenduste leidmiseks ebatäieliku arvu andmetega või probleemidele, mida ei saa selgelt vormistada.
Esimene ANN ilmus 1958. aastal tänu psühholoog Frank Rosenblattile. See pildipõhine süsteem simuleeris inimese aju ja tegi katseid visuaalseid andmeid ära tunda. ANN-i toimimise põhimõte põhineb ühenduse loomisel töödeldud elementide komplekti vahel. Iga neuron võtab sisendis vastu suure hulga signaale. See teostab nende analüüsi vastav alt kaalutud koefitsientidele ja genereerib teisele neuronile tuleva isikliku signaali. Kõik neuronid on organiseeritud kihtideks ja neil on üksteisega ühendus. Iga kiht töötleb sisendsignaali ja genereerib seejärel oma järgmise kihi jaoks. ANN-i peamine eelis on võimalus ise õppida.
Tehtisintellekti süsteemi tööks on soovitav kasutada mitut protsessorit, kuna ainult ühe arvuti kasutamisel langeb töökiirus märgatav alt. Selliseid ANN-e kasutatakse kõne, käekirja sünteesiks ja äratundmiseks, finantsvaldkonnas, samuti kõikjal, kus on vaja võimsaid infovooge analüüsida.
Tänapäeval populaarsed neuroekspertsüsteemid on erisüsteemidtehisintellekt, mille aluseks on tohutu teadmistebaas. See salvestab arvuk alt ülesannete lahendamiseks vajalikke andmeid ja meetodeid. Andmebaas sisaldab ka iseõppivat algoritmi, mis tugineb menetlusotsuste hindamise andmetele.
Iga ekspertsüsteemi väga oluline komponent on selle liides. Tänu temale saab inimene andmebaasi uute andmetega täita, loogilisi järeldusi teha jne. Kogutud teadmisi rakendades suudavad need süsteemid leida õige lahenduse nendele ülesannetele, mis on inimvõimete jaoks liiga keerulised. Ekspertsüsteeme kasutatakse sageli sellistes valdkondades nagu tarkvaratehnika, sõjateadus, geoloogia, planeerimine, prognoosimine, meditsiin ja haridus.
Hiljuti sai teatavaks, et Google kavatseb 2029. aastaks pakkuda uuele tehisintellektile otsingupäringute töötlemist. Veelgi enam, tehnikadirektori R. Kurzweili sõnade kohaselt suudab uus intelligentne otsingumootor mõista inimeste emotsioone. Kas pole hämmastav? Robotid ei tea veel, kuidas mõelda, kuid nad võivad õppida. Ja mis saab edasi?..
