ВИСОКА ПОСЛОВНА ШКОЛА СТРУКОВНИХ СТУДИЈА

БЛАЦЕ

СЕМИНАРСКИ РАД

- Рачунарство и информатика -

Вештачка интелигенција

Неинформисане стратегије претраживања

Студент: Ненад Радошевић Р 21/09 Ментор: др Бранислав Јевтовић

У Блацу, 2011. год.

Предговор

Семинарски рад из предмета

вештачка интелигенција,

са темом

неинформисане

стратегије претраживања,

састоји се из V поглавља у којима се настоји да се што

једноставнијим приступом изврши анализа постављене проблематике.

Претрага је један од најбитнијих сегмената у сваком послу, па чак и у обичном животу
сваког бића. Примери претраге су доступни свуда, те се срећу и у животињском и у
људском свету. Наравно, током ових претрага потребно је решити одређену
проблематику где се утврђује и начин тражења објекта и доступност осталих ресурса.

Да би свака претрага била успешна, у информационом свету, користе се софтверска
решења која су продукт принципа вештачке интелигенције, те се на овај начин
олакшава крајњем кориснику целокупан процес јер су данас корисници рачунара често
лаици који не схватају принципе вештачке интелигенције, алгоритама и структура
података...

Обавезно треба напоменути да су стратегије неинформисаног претраживања података
представљају само један начин претраге података на рачунарским системима.

Abstract

Seminar thesis which covers the aspects of

uninformed search strategies

artificial

intelligence

consists of V chapters and aims to send the reader in a simple language form in

analysis of this problematic.

Search is one of the most valuable segments of any job, and even of every life proces.
Examples of search can be seen in animal and human life. Offcourse, while doing this
seacrhes it’s very important to solve some problems like solution of search type.

To make searches successful, in informatic world, we use software solutions which are the
product of artificial intelligence while this way everyone is provided with full search services
without knowing any of the principles of artificial intelligence or data types and algorythms.

It’s very important to say that uninformed search strategies are just one of the solutions of
data search on computer systems.

1. Увод у вештачку интелигенцију

одерно друштво данашњице живи у свету информација које треба
представити на једноставан и приступачан начин системом класификације и
реорганизације па одатле настаје и потпуно нова сфера приступа рада над

подацима која се огледа у визуелизацији кроз разне типове алгоритамских структура уз
које се везују и допунске информације.

Као и у самом програмирању, потребно је увести одређена правила и стандарде
класификације и нотације графичке представе коришћењем специјализованог софтвера
да би се постигла већа компатабилност као и читљивост података у разним условима
попут мултинационалних радних група.

Програмски пакети или појединачна апликативна решења разликују се од стандардних
графичких   векторских   и   растерских   солуција   по   великом   броју   функција.   До   овог
закључка   може   се   доћи   на   неколико   начина,   а   првенствено   упоређивањем   радних
панела   Microsoft   Visio   и   Adobe   Photoshop/Illustrator   програма   који   представљају
најсавременији софтвер из своје области.

Међутим, иако већина данашњег специјализованог софтвера нуди веома лака drag and
drop решења, за рад на обради и класификацији података условљено је одређено
теоријско знање.

За разлику од база података које податке распоређују у овквирима табеларних ћелија у
већини случајева, обрада података универзалним језиком захтева коришћење дијаграма
и објеката који могу бити међусобно повезани, а играју улогу у нашем случају у
процесу софтверског развоја.

Од давнина људе привлачи интелигенција - како сам појам интелигенције тако и
могућност конструисања интелигентних машина које би могле самостално да раде.
Такве примере можемо пратити кроз историју.

У почетку су рачунари били првенствено намењени за извршавање рачунских
операција али врло брзо је уочено да они имају далеко веће способности. Већ први
резултати у примени рачунара упућивали су на могућност рачунара да преузме вршење
одређених интелектуалних способности. Повољни резултати истраживања навели су
неке од научника да дају преурањене изјаве да се убрзо може конструисати мислећа
машина или електронски мозак. Због ових преурањених изјава су се водиле бројне
дебате.

Крајем 50-тих, све до средине 60-тих година, проблематика вештачке интелигенције
била   је   доста   расплинута   између   фантастике,   маште,   потенцијалних   могућности   и
практичних остварења. Занемаривање разлике између потенцијалне остварљивости и
обима практичних проблема, који се налазе на путу до остваривања идеје, је један од
честих   узрока   неразумевања   могућности   вештачке   интелигенције.   Остваривањем
практичних   резултата   који   су   нашли   примену   у   привреди,   вештачка   интелигенција
постаје интересантна за велики број научника различитих области.

Данас постоје реализовани системи који су у стању да аутономно обављају комплексне
проблеме, какве су једино људи били у стању да обављају. Није редак случај да такви
системи обављају те задатке и далеко успешније од људи. У спрези са рачунарима,
машине постају способне да раде самостално, да управљају саме собом и да производе
друге машине, ослобађајући човека физичког и монотоног рада, препуштајући му рад
на сложенијим и креативнијим пословима.

Многи аутори се не слажу да термин вештачка интелигенција описује најбоље ову
област науке. Многе од области информатике у основи имају интелигентно понашање
али не припадају вештачкој интелигенцији у ужем смислу. Два главна правца развоја
вештачке интелигенције су:

•

Проучавање природне интелигенције

•

Постизање интелигентног понашања применом другачијих приступа

Вештачку интелигенцију према приступу решавања проблема можемо класификовати
на три главна приступа и то су:

•

неуронске мреже,

•

моделирање еволуције и

•

хеуристичко програмирање.

Класификација вештачке интелигенције према врсти решавања проблема: