Neuronske mreže

UVOD
Suština inteligencije ali i mogućnost konstruisanja “inteligentnih mašina” koje bi mogle samostalno da rade, oduvek je privlačila ljude. Još su se mislioci u antičkoj Grčkoj bavili pitanjima inteligencije, znanja i pravilnog zaključivanja. Vekovima kasnije, Lajbnic i Paskal pokušavali su da konstruišu mehaničku računsku mašinu za sabiranje. Tridesetih godina prošlog veka, objavljeni su radovi iz oblasti matematičke logike i iznošene mogućnosti konstruisanja univerzalnog transformatora informacija. Međutim, tek nekih dvadesetak godina kasnije, tačnije pojavom prvih računara, možemo govoriti o “inteligentnim mašinama”.
U početku su se računari koristili uglavnom za izvršavanje računskih operacija ali vrlo brzo je uočeno da oni mogu mnogo više, pa čak i da preuzmu vršenje određenih intelektualnih operacija. Povoljni rezultati istraživanja naveli su neke od naučnika da daju preuranjene izjave kako se ubrzo može konstruisati “misleća mašina” ili “elektronski mozak”.
Ova konstatacija bliska je i tzv. Tjuringovoj tezi, poznatoj u računarskim naukama, koja tvrdi da sve ono što može da se izračuna pomoću bilo koje mašine, uključujući na ovaj način i mentalne procese u mozgu, takođe može da se izračuna i pomoću personalnih računara, pa se inteligencija svodi na iznalaženje dovoljno dobrog programa za njih.
Polazeći od ovakvog načina razmišljanja, može se malo bolje razumeti kakvu su predstavu pioniri u ovoj oblasti imali o veštačkoj inteligenciji. Pedesetih godina XX veka smatrali su da će računari vrlo brzo postati šampioni sveta u šahu, da će otkriti i dokazati neku novu i značajnu matematičku teoremu kao i da će pisati takvu muziku koja će doživeti sve pohvale muzičkih kritičara. Smatrali su i to da će većina teorija u psihologiji biti u formi kompjuterskih programa. Zato je polovinom prošlog veka veštačka inteligencija bila je između fantastike, mašte, potencijalnih mogućnosti i praktičnih ostvarenja.
Vremenom su ipak postignuti određeni rezultati koji su našli svoju raznoliku primenu i tako veštačka inteligencija postaje interesantna za veliki broj naučnika u različitim oblastima. Današnji računari, napravljeni od silicijumskih poluprovodnika povezanih bakarnim žicama, mogu veoma efektno, efikasno i neverovatno brzo da rešavaju probleme koji prema postojećim teorijama spadaju u domen inteligencije. U sprezi sa računarima, mašine postaju sposobne da rade samostalno oslobađajući čoveka fizičkog i monotonog rada, prepuštajući mu rad na složenijim i kreativnijim poslovima.
Jedna od bitnih odlika prirodne ali i veštačke inteligencije jeste sposobnost učenja, odnosno obučavanja. To se može vrlo uprošćeno shvatiti kao niz eksperimenata na osnovu kojih, uvidom u situaciju, mašina (ili čovek) usmerava svoje ponašanje tako da posle dovođenja određenog broja primera, ta mašina, odnosno taj čovek, počinje da se ponaša onako kako je poželjno u skladu sa navedenim primerima. Dakle, ponavljanjem eksperimenata, ponavljanjem nekakvih uvida, nečega što predstavlja uzor ponašanja, mašina, odnosno živo biće, uči.
Naravno, ne treba mešati “mašinski” način računanja sa razmišljanjem na ljudskom nivou. Generalna inteligencija traži sposobnost da se pronađu efikasne procedure za rešavanje novih problema pomoću uvida o kojima govori profesor Stanković. To može mozak ali simbolički računari ne mogu. Naime, arhitektura ljudskog mozga i nervnog sistema sastoji se od milijardi aktivnih organskih ćelija, neurona, koji su međusobno povezani. Oni generišu električne impulse brzinom koja zavisi od unutrašnjih procesa i stimulacije koji pomoću električnih i hemijskih signala dolaze od drugih neurona i senzorskih ćelija. Kompletan sistem povratnih sprega prouzrokuje da se neke prostorne i temporalne sekvence provođenja neurona podržavaju a neke koče.