Dirbtinis intelektas

Straipsnis iš Vikipedijos, laisvosios enciklopedijos.

Apie filmą skaitykite – Dirbtinis intelektas (filmas).

Dirbtinis intelektas – bet koks dirbtinai sukurtas intelektas.

Dirbtinis intelektas skiriasi nuo įprastų kompiuterinių algoritmų tuo, kad gali apsimokyti, tai atlikdamas tą patį veiksmą gali elgtis kitaip priklausomai nuo prieš tai atliktų veiksmų.

Dirbtinio intelekto tyrimai remiasi psichologijos ir neurologijos, matematikos ir logikos, komunikacijos teorijos, filosofijos ir lingvistikos mokslų duomenimis. Dirbtinio intelekto tyrimuose dažnai pagal gyvų organizmų nervų sistemą kuriami supaprastinti teoriniai modeliai. Jie vadinami neuroniniais tinklais, kurie vėliau panaudojami sprendžiant įvairių sričių problemoms spręsti – balso ar vaizdo atpažinimui, ligų diagnozei ir panašioms problemoms, kurios tiksliais algoritmais sunkiai sprendžiamos dėl ribotų techninių galimybių.

[taisyti] Uždaviniai

Neuroninių tinklų padeda sprendžiant dviejų rūšių — klasifikacijos ir prognozavimo — uždavinius.

Klasifikaciniai uždaviniai skirti suskirstyti objektus į grupes. Pavyzdžiui, žmones pagal ūgį, svorį, plaukų ir akių spalvą suskirstyti į vyrus ir moteris. Klasifikacijos gali būti ir sudėtingesnės, tarkim pagal akių, lūpų, nosies linijas suskirstyti žmones pagal tautas.

Paprastai naudojami keli klasifikatoriai, kurių pagalba gaunamas norimas rezultatas.

Prognozavimo uždaviniai tokie, kuomet pagal turimus duomenis yra spėjama, kokie bus sekantys. Tai naudojama oro prognozėse, ligos diagnostikose. Kartais naudojama taisant klaidas.

[taisyti] Praktinis pritaikymas

Programa Chinook nuo 1994 m. yra šaškių pasaulio čempionas.
Paieškos sistemos leidžia naudotis internetu.
Deep Blue, šachmatų kompiuteris, 1997 m. nugalėjo pasaulio čempioną Garį Kasparovą.
Ekspertinės sistemos naudojamos naftos gavyboje, valdant robotus, medicinoje (diagnozė).
Automatinis vertimas yra plačiai paplitęs verčiant techninius tekstus didžiausiomis pasaulio kalbomis.
Automatinės tekstų santraukos.
Neuroniniai tinklai, saugos, stebėjimo struktūrose, analizuojant prognozuojant akcijų kitimo kursus.
Optinis ženklų atpažinimas, jo pagalba skaitomi tekstai.
Parašo atpažinimas PDAs.
Kalbos dešifravimas. Teismai, advokatai, gydytojai, geležinkelio transporto koncernai (Deutsche Bahn) naudoja įrenginius, kurie kalbą paverčia tekstu ir atvirkščiai.
kompiuterinės algebros sistemas kaip Mathematica arba Maple naudoja matematikai, įvairūs mokslininkai ir inžinieriai.
Computer-Vision sistemomis stebimos gatvės, „budima“ viešosiose vietose, keliuose, kontroliuojama gamyba ir tiekimas.
Kompiuteriniai žaidimai.
Natūralios kalbos apdorojimas.

[taisyti] Nuorodos

Lietuviška svetainė apie dirbtinį intelektą

Edit	Kibernetika, sritys ir mokslininkai
K1	Kompleksų teorija, Antrosios tvarkos kibernetika, Radikalusis konstruktivizmas, Variantiškumas (kibernetika)
K2	Automatizavimas, Sprendimų priėmimo teorija, Lošimų teorija, Informacijos teorija, Informetrija, Konekcionizmas, Simbolizmas, Tinklų teorija, Sinergetika, Sistemų teorija, Sistemų mokslas, dirbtinis intelektas
K3	Antropokibernetika, Švietimo kibernetika, Biokibernetika, Medicininė kibernetika, Biomedicininė kibernetika, Neuroinformatika, Psichokibernetika, Sociokibernetika, Sistemų biologija, Techninė kibernetika
Kibernetikai	William Ross Ashby, Stafford Beer, Claude Bernard, Valentin Braitenberg, Ludwig von Bertalanffy, Walter Cannon, Joseph J. DiStefano III, Heinz von Foerster, Jay Forrester, Charles François, Ernst von Glasersfeld, Gerhard Grössing, Stephen Grossberg, Hermann Haken, Erich von Holst, Stuart Kauffman, Hiroaki Kitano, Aldo Masturzo, Niklas Luhmann, Warren McCulloch, Humberto Maturana, Horst Mittelstaedt, Talcott Parsons, Walter Pitts, Alfred Radcliffe-Brown, Stefan Rieger, Arturo Rosenblueth, Claude Elwood Shannon, Harold C. Sox, Karl Steinbuch, Robert Trappl, Felix Tretter, Valentin Turchin, Francisco Varela, Frederic Vester, Paul Watzlawick, Norbert Wiener