SADRZAJ
§1
UVODNE INFORMACIJE .................................................................................................................................
K
RATAK ISTORIJSKI PREGLED
...............................................................................................................................
Vestacka inteligencija………………………………………............................................................................................
Zakljucak………………..........................................................................................................................................
Kratak istorijski pregled
Počeci primene veštačke inteligencije datiraju iz 1956. godine. U tom periodu govorilo se o mašinskoj
inteligenciji, i inicirana su dva dominantna pristupa: 1) korišćenje računara za kreiranje simboličke
reprezentacije sistema, i veoma blizak pristup heurističke pretrage, koji podrazumeva istraživanje
prostora pretrage, tj., prostora mogućnosti za nalaženje rešenja; 2) pristup koji povezuje inteligenciju sa
“učenjem” (engl. connectionist approach). Dakle, na ovom polju, početna istraživanja su se u pojedinim
podoblastima odvijala paralelno. Tako je u periodu od 1956 do 1969 obavljen deo istraživanja vezano za
modeliranje bioloških neurona, a takođe početkom 1950-tih godina pojavljuju se i inicijalne ideje
evolucione kompjutacije. John Holland je već početkom 1960-tih godina razvio ideju genetskih
algoritama, koja se je dalje usavršavala tokom 1970-tih godina. Istraživanja vezana za veštačke
neuronske mreže su naročito došla u fokus krajem 1980-tih sa brojnim aplikativnim scenarijima. Takođe
sredinom 1960-tih godina, Lofti Zadeh je razvio teoriju rasplinutih skupova i veoma doprineo razvoju
rasplinute logike.
Veštačka inteligencija se je rapidno razvijala, preko ekspertskih sistema i brojih drugih oblasti tkzv.
“soft computing” metoda kao sto su neuronske mreže, rasplinuti (fuzzy) sistemi, evolutivna
kompjutacija, kao i brojnih drugih pristupa izvedenih iz statistike i matematičke optimizacije.
Krajem prethodnog veka i početkom novog, dolazi do novog uspona veštačke inteligencije s
obzirom na pronalaženje specifičnih rešenja za neke određene probleme, poboljšanja teorijske
zasnovanosti metoda u smislu saradnje sa oblastima matematike i statistike, a samim tim i verifikacijom
dobijenih rezultata.
Početkom 1990-tih, pojavljuje se istraživanje vezano za razvoj metoda i algoritama baziranih na
inteligenciji roja (engl. swarm-based intelligence). Marco Dorigo je modelirao kolonije mrava formirajući
odgovarajuće algoritme.
U poslednjih 20-tak godina, brojni faktori utiču na dominaciju veštačke i kompjutacione
inteligencije, npr. brzi računari, brojna algoritamska poboljšanja, pristup velikoj količini podataka. U
poslednjih 10 godina beleži se brzi razvoj i korišćenje metoda mašinskog učenja i tkzv. tehnike dubokog
učenja (engl. deep learning).
VESTACKA INTELIGENCIJA
Veštačka inteligencija je naučna oblast u kojoj se istražuje kako da se naprave računari koji bi
uspešno radili stvari koje u ovom momentu rade bolje ljudi.
Termin vešta
č
ka inteligencija (engleski artificial inteligence) poti
č
e od John-a McCarty-ja. Mnogi autori
se ne slažu da termin vešta
č
ka inteligencija opisuje najbolje ovu oblast nauke. Mnoge od oblasti
informatike u osnovi imaju inteligentno ponašanje ali ne pripadaju vešta
č
koj inteligenciji u užem smislu.
Dva glavna pravca razvoja vešta
č
ke inteligencije su:
•
Proučavanje prirodne inteligencije
(spoznavanje funkcija mozga, modeliranje rada mozga,
simuliranje
č
ovekovog ponašanja, reagovanja i rezonovanja).
•
Postizanje inteligentnog ponašanja
primenom druga
č
ijih pristupa, kakvi se ne mogu sresti
u prirodnim sistemima.
Vešta
č
ku inteligenciju prema pristupu rešavanja problema možemo klasifikovati na tri glavna pristupa i
to su:
•
neuronske mreže,
•
modeliranje evolucije i
•
heurističko programiranje.
Klasifikacija vešta
č
ke inteligencije prema vrsti rešavanja problema:
•
sistemi za rešavanje
č
ovekovih uobi
č
ajenih zadataka:
-
prepoznavanje slika i govora,
-
razumevanje, generisanje i prevo
đ
enje prirodnih jezika, - snalaženje u
svakodnevnim situacijama, - primena u robotici.
•
sistemi za rešavanje formalnih zadataka:
-
logi
č
ke igre,
-
matemati
č
ka logika, geometrija, integralni ra
č
un, - osobine programa.
•
sistemi za rešavanje ekspertnih zadataka:
