Neinformisane strategije pretraživanja

Predgovor

Seminarski rad iz predmeta veštačka inteligencija, sa temom neinformisane strategije pretraživanja, sastoji se iz V poglavlja u kojima se nastoji da se što jednostavnijim pristupom izvrši analiza postavljene problematike.

Pretraga je jedan od najbitnijih segmenata u svakom poslu, pa čak i u običnom životu svakog bića. Primeri pretrage su dostupni svuda, te se sreću i u životinjskom i u ljudskom svetu. Naravno, tokom ovih pretraga potrebno je rešiti određenu problematiku gde se utvrđuje i način traženja objekta i dostupnost ostalih resursa.

Da bi svaka pretraga bila uspešna, u informacionom svetu, koriste se softverska rešenja koja su produkt principa veštačke inteligencije, te se na ovaj način olakšava krajnjem korisniku celokupan proces jer su danas korisnici računara često laici koji ne shvataju principe veštačke inteligencije, algoritama i struktura podataka…

Obavezno treba napomenuti da su strategije neinformisanog pretraživanja podataka predstavljaju samo jedan način pretrage podataka na računarskim sistemima.

Uvod u veštačku inteligenciju

Moderno društvo današnjice živi u svetu informacija koje treba predstaviti na jednostavan i pristupačan način sistemom klasifikacije i reorganizacije pa odatle nastaje i potpuno nova sfera pristupa rada nad podacima koja se ogleda u vizuelizaciji kroz razne tipove algoritamskih struktura uz koje se vezuju i dopunske informacije.

Kao i u samom programiranju, potrebno je uvesti određena pravila i standarde klasifikacije i notacije grafičke predstave korišćenjem specijalizovanog softvera da bi se postigla veća kompatabilnost kao i čitljivost podataka u raznim uslovima poput multinacionalnih radnih grupa.

Programski paketi ili pojedinačna aplikativna rešenja razlikuju se od standardnih grafičkih vektorskih i rasterskih solucija po velikom broju funkcija. Do ovog zaključka može se doći na nekoliko načina, a prvenstveno upoređivanjem radnih panela Microsoft Visio i Adobe Photoshop/Illustrator programa koji predstavljaju najsavremeniji softver iz svoje oblasti.

Međutim, iako većina današnjeg specijalizovanog softvera nudi veoma laka drag and drop rešenja, za rad na obradi i klasifikaciji podataka uslovljeno je određeno teorijsko znanje.

Za razliku od baza podataka koje podatke raspoređuju u ovkvirima tabelarnih ćelija u većini slučajeva, obrada podataka univerzalnim jezikom zahteva korišćenje dijagrama i objekata koji mogu biti međusobno povezani, a igraju ulogu u našem slučaju u procesu softverskog razvoja.

Od davnina ljude privlači inteligencija – kako sam pojam inteligencije tako i mogućnost konstruisanja inteligentnih mašina koje bi mogle samostalno da rade. Takve primere možemo pratiti kroz istoriju.

U početku su računari bili prvenstveno namenjeni za izvršavanje računskih operacija ali vrlo brzo je uočeno da oni imaju daleko veće sposobnosti. Već prvi rezultati u primeni računara upućivali su na mogućnost računara da preuzme vršenje određenih intelektualnih sposobnosti. Povoljni rezultati istraživanja naveli su neke od naučnika da daju preuranjene izjave da se ubrzo može konstruisati misleća mašina ili elektronski mozak. Zbog ovih preuranjenih izjava su se vodile brojne debate.