Umělá inteligence: Porovnání verzí

m
Řádek 45: Řádek 45:
 
Napodobuje živou přírodu a zahrnuje oblasti:
 
Napodobuje živou přírodu a zahrnuje oblasti:
 
* '''Neuronové sítě'''
 
* '''Neuronové sítě'''
** [[neuronové sítě]]jsou inspirované nervovým systémem živých organismů<br />
+
** [[neuronové sítě]] jsou inspirované nervovým systémem živých organismů<br />
 
** základem je model umělého neuronu (Obr. 3)<br />
 
** základem je model umělého neuronu (Obr. 3)<br />
 
** mohou realizovat jakoukoliv logickou funkci
 
** mohou realizovat jakoukoliv logickou funkci

Verze z 24. 1. 2015, 13:28

Umělá inteligence je vědní obor, který se zabývá tvorbou strojů, které vykazují inteligenci.
Přesná a jediná definice neexistuje, neustále se vedou spory, jak umělou inteligenci nejlépe definovat. I přes velké množství definic se vždy jedná o definice obecné, které nevysvětlují, co vůbec ta inteligence je.[1]

Zatím nejlepší definici vytvořil Marvin Minsky v roce 1967:

„Umělá inteligence je věda o vytváření strojů nebo systémů, které budou při řešení určitého úkolu užívat takového postupu, který, kdyby ho dělal člověk, bychom považovali za projev jeho inteligence.”[2]

Další definice

E. Richová - „...umělá inteligence se zabývá tím, jak počítačově řešit úlohy, které dnes zatím zvládají lidé lépe”

„Umělá inteligence je označení uměle vytvořeného jevu, který dostatečně přesvědčivě připomíná přirozený fenomén lidské inteligence.”

„Umělá inteligence označuje tu oblast poznávání skutečnosti, která se zaobírá hledáním hranic a možností symbolické, znakové reprezentace poznatku a procesu jejich nabývání, udržování a využívání.”

„Umělá inteligence se zabývá problematikou postupu zpracování poznatku - osvojováním a způsobem použití poznatku při řešení problému.”[1]

Obr. 1 Standardní podoba Turingova testu – osoba C má za úkol rozlišit, kdo z A a B je člověk a kdo je stroj napodobující člověka


Existuje mnoho dalších definic, tyto jsou však nejpoužívanější a nejpřesnější.
Definice sami o sobě však nic neřeší, je třeba je aplikovat ve formě strojů a robotů.[1]

Turingův test

Turingův test, který roku 1950 vytvořil Alan Turing, má za úkol vyhodnotit, zda se daný stroj chová opravdu inteligentně. Protože inteligenci nelze přesně definovat, porovnává se v testu stroj s člověkem.

Test probíhá tak, že v jedné místnosti je umístěn testující člověk. Ve druhé místnosti je umístěn člověk a a testovaný předmět, např. počítač s daným programem. Testující člověk pokládá otázky v přirozené řeči a předává je do druhé místnosti, kde na ně náhodně odpoví buď člověk nebo počítač formou tištěné odpovědi.

V případě, že testující není schopen rozpoznat, která odpověď je od člověka a která od počítače, pak můžeme hovořit o tom, že stroj je inteligentní.

Turingův test byl nejpoužívanějším ukazatelem inteligence strojů, nakonec se však prokázala přílišná subjektivnost hodnocení.[3]

Dělení umělé inteligence

Koncem 60. let byly navrženy v oblasti umělé inteligence algoritmy, které se daly využít k řešení problémových oblastí. Jednalo se o klasické matematické modely a jejich užití bylo obtížné a výpočetně hůře zvládnutelné.[4]

Obr. 2 Robotická ruka držící žárovku

Klasická umělá inteligence

Umělá inteligence ve svých začátcích, kdy využívala klasické matematické moduly, zahrnovala několik oblastí:

  • Robotika
    • robotika zařizuje pohyb robotů a jejich jednotlivých součástí
  • Řešení úkolů (problem solving)
  • Rozpoznávání obrazců (pattern recognition)
    • systém zaměřený na rozpoznávání vzorů[5]
  • Dokazování vět (theorem proving)
    • také známé jako ATP nebo Automatické dokazování se snaží pomocí počítačových programů prokázat matematické teorie[6]

Klasická umělá inteligence však nebyla schopná řešit zadané úlohy stejně lehce jako živé organismy. Výzkumníci se proto začali soustřeďovat na napodobování živé přírody a tak vznikla Nová umělá inteligence.[4]

Obr. 3 Model umělého neuronu

Nová umělá inteligence (Soft computing)

Napodobuje živou přírodu a zahrnuje oblasti:

  • Neuronové sítě
    • neuronové sítě jsou inspirované nervovým systémem živých organismů
    • základem je model umělého neuronu (Obr. 3)
    • mohou realizovat jakoukoliv logickou funkci
  • Representace vágních znalostí a aproximativní uvažování
    • aproximativní uvažování umožnilo konstrukci fuzzy systémů = uplatnění v praktických aplikacích např. v řízení technického zařízení
  • Evoluční algoritmy
    • evoluční algoritmy využívají modelový mechanismus podobný přírodnímu výběru pro získání algoritmů => viz. Umělý život[4]

Odkazy

Reference

  1. 1,0 1,1 1,2 ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence: hrozba nebo naděje. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2003, 142 s. ISBN 80-7300-068-7.
  2. Umělá inteligence - význam - IT Slovník [online]. Dostupné z http://it-slovnik.cz/pojem/umela-inteligence
  3. Turing test. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/turing_test
  4. 4,0 4,1 4,2 4,3 VESELÝ, Arnošt. Metody umělé inteligence. 1. vyd. V Praze: Česká zemědělská univerzita, Provozně ekonomická fakulta, 2012. ISBN 978-80-213-2295-0.
  5. Pattern recognition. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/pattern_recognition
  6. Automated theorem proving. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. Wikimedia Foundation, 2001-. Dostupné z: http://en.wikipedia.org/wiki/automated_theorem_proving

Použitá literatura

Doporučená literatura

  • ZELINKA, Ivan. Umělá inteligence: hrozba nebo naděje. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2003, 142 s. ISBN 80-7300-068-7.
  • VOLNÁ, Eva a spol. Umělá inteligence: Rozpoznávání vzorů v dynamických datech. 1. vyd. Praha: BEN - technická literatura, 2014, 144 s. ISBN 978-80-7300-497-2.

Zdroje obrázků

Související články

Klíčová slova

Robotika, Neuronová síť, Turingův test, Umělý život