Umělá inteligence - 1.

Pojem inteligence, umělá inteligence, neuronové sítě obecně, vědy zabývající se problémy inteligence. To vše v novém seriálu.

Umělá inteligence

Umělá inteligence je vlastností některých živých organismů, díky níž získávají v přírodě různá postavení. Technika se vyvíjí a lidé si kladou otázku, zda lze i u uměle vytvořených systémů dosahovat reakcí a chování, které bychom mohli srovnat s inteligencí žijících organismů. Mnozí filosofové si pokládali otázku, zdali mohou stroje myslet, ale neposkytovali žádný návod, jak strojového myšlení dosáhnout. S vývojem techniky byly postupně navrhovány různé experimenty, postupy a algoritmy umožňující určitá hlediska inteligentního chování napodobovat. K tomu byly využívány jak techniky zkoumající činnost živých organismů na úrovni biologické, tak i techniky vycházející z matematické abstrakce mentálních procesů lidského mozku na úrovni psychologické.

Všechny postupy a algoritmy, které vedly k určitému napodobení projevů inteligentního chování člověka, jsou předmětem zkoumání mladé vědní disciplíny – umělé inteligence (Artificial Intelligence neboli také ve zkratce AI). AI je jednou z nejrychleji se vyvíjejících vědeckých a technických disciplín.

Pojem „inteligence“ u živých organismů nebyl nikdy přesně stanoven, a proto i pojem „umělá inteligence“ nebyl dosud přesně definován. Budu se snažit vám nabídnout vybraný přehled existujících technik, které mohou přispět k pochopení a konstrukci inteligentních systémů.

„Bude-li stroj reagovat na podněty lidského partnera takovým způsobem, že člověk není schopen rozeznat, zda jedná se strojem či s osobou prostřednictvím terminálu, lze jej považovat za inteligentní.“ – Turing

V poslední době vzrost zájem o tzv. neuronové sítě (umělé), což jsou matematické modely neuronových sítí živých organismů. Jeden směr výzkumu právě směřuje k pochopení a modelování těchto sítí. Úkolem je zjistit, jakým způsobem mozek pracuje a jak člověk myslí. Druhý směr výzkumu, který vedou inženýři inspirováni neurofyziologickými poznatky, jsou tyto modely implementovány do hardwaru a softwaru.

Simulace neuronových sítí vykazují velmi slušné výsledky, dokazují schopnost lidského myšlení – učit se, což přitahuje stále více odborníků i laiků. Setkávají se ale s problémem při jejich nasazování, ať už z výpočetních či hardwarových nároků, a to díky omezování neuronových sítí. Jejich základní výzkum nepřinesl žádný pokrok. V literaturách jsou stovky různých modelů neuronových sítí, jejichž schopnosti jsou ukazovány na jednoduchých příkladech.

Většina odborníků se domnívá, že tato situace vyplývá z nesprávné metody použité při jejich tvorbě. Modely neurotických sítí jsou totiž matematické povahy, a proto adekvátním nástrojem pro zkoumání jejich vlastností by měla být matematika, popř. teoretická informatika.

Není pravdou, že by neexistoval výzkum v teorii neuronových sítí, ale jeho výsledky nejsou dostatečně známy a interpretovány. Jejich problematiku můžeme najít v mnoha celosvětových i českých vědeckých a odborných časopisech. Sledovány jsou především aspekty teoretické a aplikační, velmi se také diskutuje o otázkách biologických neuronových sítí, na které se podíváme v dalším díle.

Pojem expertní systém se poprvé objevil kolem 70.-80. let jako přirozený důsledek poznání, že kvalita systémů s umělou inteligencí závisí daleko více na kvalitě znalostí, než na kvalitě mechanismů pro jejich využívání. Expertní systémy jsou tedy systémy opírající se o špičkové znalosti odborníků – expertů. Naděje, kterou úspěchy prvních expertních systémů vlily do vědeckých týmů, způsobila, že se pojem expertní systém rychle rozšířil a to nejen v odborných kruzích. Vědecko-populární časopisy však možnosti expertních systémů tak nadsadily a vyvolaly až nereálná očekávání, že svým způsobem tento pojem zamlžili a nakonec zdiskreditovaly.

Přesná definice expertních systémů zatím chybí. Vize a očekávání se průběžně mění. Zatímco v prvních letech se očekávalo několik nezávislých expertních systémů se silným stupněm standardizace, dnes je tomu naopak – má charakter speciálních, problémově orientovaných subsystémů. Zatímco dříve byly preferovány expertní systémy jako samostatné a samonosné (stand-alone) systémy, dnes se spíše očekávají tzv. vnořené (embeded) aplikace.

Problematika komunikace člověka s počítačem prostřednictvím mluvené řeči je v současnosti jednou z nejaktuálnějších oblastí umělé inteligence. Proč? Je to jednoduché – řeč je nejpoužívanějším komunikačním lidským prostředkem. Proto se snaží zavést komunikaci mezi strojem a člověkem takovou, která je běžná mezi námi, lidmi. Umělá inteligence má při řešení tohoto náročného úkolu do jisté míry integrující roli, protože využívá výsledků mnoha vědních oblastí, jako je akustika, fonetika, teorie informace, zpracovávání signálu, rozpoznávání obrazů, heuristické prohledávání, matematická lingvistika apod. V dnešní době zatím nemůžeme s počítačem komunikovat plynulou řečí bez omezení a na jakékoliv téma. Je to způsobeno stálými obtížemi s rozpoznáváním plynulé řeči, možnostmi procesu klasifikace řečového signálu a procesu posloupnosti klasifikovaných slov. To má za následek, že systémy, co rozpoznávají váš hlas, jsou zatím využívány jen výjimečně – automatické informační a rezervační systémy, konzultace databázových systémů aj., anebo jsou schopny řešit jednotlivé podúlohy – počítačovou syntézu, klasifikaci řeči.

To by bylo k úvodu, příště začneme velkou kapitolou a tou budou neuronové sítě. Podrobněji se podíváme na biologické neuronové sítě a popíšeme si jejich stavbu.