Cụm từ "hệ thống trí tuệ nhân tạo" đối với nhiều người gợi liên tưởng đến các bộ phim khoa học viễn tưởng khác nhau và các chương trình đối thoại mô phỏng trí thông minh nhân tạo. Robot đã trở thành hiện thực trong thời đại của chúng ta và mỗi khi bạn mở một cuộc triển lãm khác dành riêng cho robot, bạn sẽ ngạc nhiên về mức độ tiến bộ của nhân loại trong tiến bộ công nghệ.
Vấn đề của trí tuệ nhân tạo có liên quan đến thực tế là, theo những ý kiến thường được chấp nhận, trí óc do con người tạo ra là một quá trình máy tính, các thuộc tính của chúng gắn liền với tư duy của con người. Tuy nhiên, khoa học vẫn chưa thể tìm ra chính xác cách một người suy nghĩ và tư duy của anh ta là gì. Do đó, việc tạo ra trí thông minh nhân tạo cho đến nay chỉ dựa trên những phỏng đoán trực quan.
Trong khi đó, một trong những lĩnh vực hứa hẹn nhất cho sự phát triển của công nghệ thông tin hiện đại đã trở thành sự ra đời của mạng nơ-ron ứng dụng. Là gìđại diện cho một mạng nơ-ron nhân tạo (ANN)? Đây là một mô hình toán học nhỏ hoạt động dựa trên nguyên tắc của các tế bào thần kinh sinh học, được kết hợp về mặt chức năng thành một hệ thống duy nhất.
Mạng thần kinh do con người tạo ra, hay còn được gọi là hệ thống trí tuệ nhân tạo, thường được sử dụng để tìm giải pháp cho các vấn đề với số lượng dữ liệu không đầy đủ hoặc các vấn đề không thể chính thức hóa rõ ràng.
ANN đầu tiên xuất hiện trở lại vào năm 1958 nhờ nhà tâm lý học Frank Rosenblatt. Hệ thống dựa trên hình ảnh này mô phỏng não người và cố gắng nhận dạng dữ liệu trực quan. Nguyên lý hoạt động của ANN dựa trên việc tạo kết nối giữa một tập hợp các phần tử đã được xử lý. Mỗi nơ-ron nhận một số lượng lớn tín hiệu ở đầu vào. Nó thực hiện phân tích của chúng phù hợp với các hệ số có trọng số và tạo ra một tín hiệu cá nhân đến một tế bào thần kinh khác. Tất cả các tế bào thần kinh đều được tổ chức thành từng lớp và có mối liên hệ với nhau. Mỗi lớp xử lý tín hiệu đầu vào và sau đó tạo ra tín hiệu riêng cho lớp tiếp theo. Ưu điểm chính của ANN là khả năng tự học.
Nên sử dụng nhiều bộ vi xử lý cho hoạt động của hệ thống trí tuệ nhân tạo, vì khi chỉ sử dụng một máy tính, tốc độ làm việc giảm xuống rõ rệt. Những ANN như vậy được sử dụng để tổng hợp và nhận dạng giọng nói, chữ viết tay, trong lĩnh vực tài chính, cũng như bất cứ nơi nào có nhu cầu phân tích luồng thông tin mạnh mẽ.
Hệ thống chuyên gia thần kinh phổ biến ngày nay là hệ thống đặc biệttrí tuệ nhân tạo, cơ sở là kho tri thức khổng lồ. Nó lưu trữ nhiều thông tin và phương pháp cần thiết để giải quyết các nhiệm vụ. Cơ sở dữ liệu cũng chứa một thuật toán tự học dựa trên dữ liệu đánh giá quyết định thủ tục.
Một thành phần rất quan trọng của bất kỳ hệ thống chuyên gia nào là giao diện của nó. Nhờ anh ta, một người có thể lấp đầy cơ sở dữ liệu với dữ liệu mới, nhận được kết luận hợp lý, v.v. Bằng cách áp dụng kiến thức tích lũy được, các hệ thống này có thể tìm ra giải pháp phù hợp cho những nhiệm vụ quá phức tạp đối với khả năng của con người. Hệ thống chuyên gia thường được sử dụng trong các lĩnh vực như kỹ thuật phần mềm, khoa học quân sự, địa chất, quy hoạch, dự báo, y học và giáo dục.
Gần đây, người ta biết rằng Google dự định cung cấp việc xử lý các truy vấn tìm kiếm cho một trí tuệ nhân tạo mới vào năm 2029. Hơn nữa, theo lời của giám đốc kỹ thuật R. Kurzweil, một công cụ tìm kiếm thông minh mới sẽ có thể hiểu được cảm xúc của con người. Thật tuyệt vời phải không? Robot chưa biết cách suy nghĩ, nhưng chúng có thể học hỏi. Và điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?..
