L'expression "systèmes d'intelligence artificielle" évoque pour beaucoup des associations avec divers films de science-fiction et programmes d'interlocuteurs qui imitent l'intelligence artificielle. Les robots sont devenus une réalité à notre époque, et chaque fois que vous ouvrez une autre exposition dédiée à la robotique, vous êtes surpris de voir à quel point l'humanité a avancé dans son progrès technologique.
Le problème de l'intelligence artificielle est lié au fait que, selon les idées généralement acceptées, l'esprit créé par l'homme est un processus informatique dont les propriétés sont associées à la pensée humaine. Cependant, la science ne peut toujours pas déterminer exactement comment une personne pense et quelle est sa pensée. Par conséquent, la création de l'intelligence artificielle repose jusqu'à présent uniquement sur des suppositions intuitives.
En attendant, l'un des domaines les plus prometteurs pour le développement des technologies de l'information modernes est devenu la création de réseaux de neurones appliqués. Qu'est-ce quereprésente un réseau de neurones artificiels (ANN) ? Il s'agit d'un petit modèle mathématique qui fonctionne sur le principe des neurones biologiques, fonctionnellement combinés en un seul système.
Les réseaux de neurones artificiels, ou, comme on les appelle aussi, les systèmes d'intelligence artificielle, sont souvent utilisés pour trouver des solutions à des problèmes avec un nombre incomplet de données ou des problèmes qui ne peuvent pas être clairement formalisés.
Le premier ANN est apparu en 1958 grâce au psychologue Frank Rosenblatt. Ce système basé sur l'image simulait le cerveau humain et tentait de reconnaître les données visuelles. Le principe de fonctionnement de l'ANN repose sur la création d'une connexion entre un ensemble d'éléments traités. Chaque neurone reçoit un grand nombre de signaux en entrée. Il effectue leur analyse en fonction des coefficients pondérés et génère un signal personnel venant à un autre neurone. Tous les neurones sont organisés en couches et ont une connexion les uns avec les autres. Chaque couche traite le signal d'entrée, puis génère le sien pour la couche suivante. Le principal avantage d'ANN est la capacité d'auto-apprentissage.
Il est souhaitable d'utiliser plusieurs processeurs pour le fonctionnement du système d'intelligence artificielle, car lors de l'utilisation d'un seul ordinateur, la vitesse de travail diminue sensiblement. Ces ANN sont utilisés pour la synthèse et la reconnaissance de la parole, de l'écriture manuscrite, dans le domaine de la finance, ainsi que partout où il est nécessaire d'analyser de puissants flux d'informations.
Les systèmes neuro-experts populaires aujourd'hui sont des systèmes spéciauxl'intelligence artificielle, dont la base est une énorme base de connaissances. Il stocke de nombreuses informations et méthodes nécessaires pour résoudre les tâches. La base de données contient également un algorithme d'auto-apprentissage qui s'appuie sur les données d'évaluation des décisions procédurales.
Un composant très important de tout système expert est son interface. Grâce à lui, une personne peut remplir la base de données avec de nouvelles données, tirer des conclusions logiques, etc. En appliquant les connaissances accumulées, ces systèmes peuvent trouver la bonne solution pour les tâches trop complexes pour les capacités humaines. Les systèmes experts sont souvent utilisés dans des domaines tels que le génie logiciel, la science militaire, la géologie, la planification, la prévision, la médecine et l'éducation.
Récemment, on a appris que Google avait l'intention de fournir le traitement des requêtes de recherche à une nouvelle intelligence artificielle d'ici 2029. De plus, selon les mots du directeur technique R. Kurzweil, un nouveau moteur de recherche intelligent sera capable de comprendre les émotions humaines. N'est-ce pas incroyable ? Les robots ne savent pas encore penser, mais ils peuvent apprendre. Et que va-t-il se passer ensuite ?..
