La frase "sistemes d'intel·ligència artificial" per a molts evoca associacions amb diverses pel·lícules de ciència ficció i programes d'interlocutors que emulen la intel·ligència artificial. Els robots s'han convertit en una realitat en els nostres temps, i cada vegada que obriu una altra exposició dedicada a la robòtica, us sorprèn fins a quin punt ha avançat la humanitat en el seu progrés tecnològic.
El problema de la intel·ligència artificial està relacionat amb el fet que, segons les idees generalment acceptades, la ment artificial és un procés informàtic, les propietats del qual estan associades al pensament humà. Tanmateix, la ciència encara no pot esbrinar exactament com pensa una persona i quin és el seu pensament. Per tant, la creació d'intel·ligència artificial es basa fins ara només en conjectures intuïtives.
Mentrestant, una de les àrees més prometedores per al desenvolupament de les modernes tecnologies de la informació s'ha convertit en la creació de xarxes neuronals aplicades. Què ésrepresenta una xarxa neuronal artificial (ANN)? Aquest és un petit model matemàtic que funciona sobre el principi de les neurones biològiques, combinades funcionalment en un sol sistema.
Les xarxes neuronals artificials, o, com també s'anomenen, sistemes d'intel·ligència artificial, s'utilitzen sovint per trobar solucions a problemes amb un nombre incomplet de dades o problemes que no es poden formalitzar clarament.
La primera ANN va aparèixer l'any 1958 gràcies al psicòleg Frank Rosenblatt. Aquest sistema basat en imatges va simular el cervell humà i va intentar reconèixer dades visuals. El principi de funcionament de l'ANN es basa en crear una connexió entre un conjunt d'elements processats. Cada neurona rep un gran nombre de senyals a l'entrada. Realitza la seva anàlisi d'acord amb els coeficients ponderats i genera un senyal personal que arriba a una altra neurona. Totes les neurones estan organitzades en capes i tenen una connexió entre elles. Cada capa processa el senyal d'entrada i després genera el seu propi per a la següent capa. El principal avantatge de l'ANN és la capacitat d'autoaprendre.
És desitjable utilitzar diversos processadors per al funcionament del sistema d'intel·ligència artificial, ja que quan s'utilitza només un ordinador, la velocitat de treball disminueix notablement. Aquestes ANN s'utilitzen per a la síntesi i el reconeixement de la parla, l'escriptura a mà, en l'àmbit de les finances, així com allà on calgui analitzar potents fluxos d'informació.
Els sistemes neuroexperts populars avui en dia són sistemes especialsintel·ligència artificial, la base de la qual és una gran base de coneixement. Emmagatzema nombrosa informació i mètodes necessaris per resoldre les tasques. La base de dades també conté un algorisme d'autoaprenentatge que es basa en dades d'avaluació de decisions procedimentals.
Un component molt important de qualsevol sistema expert és la seva interfície. Gràcies a ell, una persona pot omplir la base de dades amb dades noves, treure conclusions lògiques, etc. Mitjançant l'aplicació del coneixement acumulat, aquests sistemes poden trobar la solució adequada per a aquelles tasques massa complexes per a les capacitats humanes. Els sistemes experts s'utilitzen sovint en àrees com l'enginyeria del programari, la ciència militar, la geologia, la planificació, la previsió, la medicina i l'educació.
Recentment es va saber que Google té la intenció de proporcionar el processament de consultes de cerca a una nova intel·ligència artificial per al 2029. A més, segons les paraules del director tècnic R. Kurzweil, un nou cercador intel·ligent serà capaç d'entendre les emocions humanes. No és sorprenent? Els robots encara no saben pensar, però poden aprendre. I què passarà després?…
