Mākslīgais intelekts: ir sistēma, kura spēj risināt sarežģītas problēmas, līmenī, kas nav sliktāks par pašreizējo cilvēku līmeni.
Mākslīgā intelekta ideja balstās uz: 1. Matemātiku;
2. Filozofiju;
3. Psiholoģiju;
4. Lingvistiku;
5. Datorzinātni.
Alans Tjūrings - angļu matemātiķis, viens no pirmajiem, kas aprakstīja datoru un mašīnas intelektu savstarpējo saistību.
Tjūringa tests: ir divas telpas, vienā atrodas mākslīgais intelekts, otrajā dabīgais. Tiek uzdoti jautājumi. Ja pārbaudītais nevar pateikt, kura no atbildēm dota no cilvēka, kura no mašīnas, tad sistēmai piemīt intelekts.
Mākslīgā intelekta pētījumu etapi:
1. Pirmais periods ( 1952 - 1965 ) nebalstās uz zināšanām. 1954. gadā amerikāņu zinātnieks A. Ņūels radīja šaha spēles programmu. Paradās mākslīgā intelekta programmēšanas valodas: LISP, IPLV;
2. Otrais periods ( 1965 - 1975 ). Mākslīgais intelekts realizēts datora un pielietojams. Programmēšanas valodas PROLOG sekmīga realizācija 1971. gadā Alēns Kolmero, Marseļas universitāte;
3. Trešais periods ( no 1975 ) mākslīgais intelekts kā industrija. Mākslīgā intelekta sistēmas, kuras risina reālas problēmas. Paradās vesela virkne ekspertu sistēmas. Viena no pirmajām šāda tipa sistēma 1976. gadā bija MYSIN.
Mākslīgais intelekts attīstījās vairākos virzienos. Pētījumi tiek koncentrēti uz:
1. Domāšanu;
2. Uzvedību ( saprātīgums ).
Mākslīgā intelekta attīstīšanas mērķi:
1. Radīt sistēmu, kas doma līdzīgi cilvēkam;
2. Radīt sistēmu, kas darbojas līdzīgi cilvēkam;
3. Radīt sistēmu, kas doma sapratīgi;
4. Radīt sistēmu, kas darbojas sapratīgi.
A. Sistēmu radīšana balstās uz empīriskām zināšanām ( eksperimenti );
B. Sistēmu radīšana balstās uz matemātikas un inženieru zinātnēm.
Bioloģiskais ( bionika ) mākslīgā intelekta attīstīšanas virziens cenšas sasniegt mērķus A. Šeit var izdalīt vairākus virzienus:
1. Neirobionikas: pamatojas uz ideju, kā cilvēka smadzenes sastāv no neironiem, kuri atrodas vai nu ierosināta, vai nu neierosināta stāvokļi, un sazinās izmantojot elektroniskus signālus. Neirobionika cenšas ar programmatūras palīdzību imitēt šo modeli ( neirona tīkls );
2. Strukturāli – heuristiska pieeja: cenšas izpētīt smadzeņu reakcijas un to struktūru;
3. Homeostatiska pieeja: balstās uz ideju, kā jebkura sistēma ir homeostatiskā (sastāv no elementiem), kuri ne tikai sadarbojas, bet arī “cīnās” savā starpa, kas dod iespēju sistēmai attīstīties. Ja elementi nesadarbojas tad notiek sistēmas deģenerācija.…
