Istorijski razvoj veštačke inteligencije
Veštačka inteligencija je nauka o stvaranju inteligentnih računarskih programa i mašina u pokušaju da imitira ljudske nivoe inteligencije.
Još od starogrčkih silogizama, preko svih matematičkih teorija logike do današnjih modela veštačke inteligencije, među ljudima je postojala želja koja se svodila na razumevanje razmišljanja i dizajniranje samostalnih inteligentnih agenata koji su sposobni razumeti svet oko sebe i samostalno donositi odluke u skladu sa situacijom.
Tako su, sredinom prošlog veka, vrsni naučnici počeli intenzivnije da rade na toj ideji.
Prvi među njima bio je engleski matematičar Alan Turing, koji je 1950. godine objavio članak u reviji Majnd (Mind), pod naslovom „Računari i inteligencija“, i time postavio kamen temeljac u filozofiji veštačke inteligencije tako što je dao predlog testa pomoću koga možemo da utvrdimo da li je neka mašina inteligentna – ako u konverzaciji sa njom ne možemo da je razlikujemo od čoveka, onda se radi o inteligentnoj mašini.
Zatim je sredinom pedesetih godina XX veka, više naučnika počelo je da istražuje mogućnost kreiranja „veštačkog mozga”. Istraživanja su pokazala da je mozak mreža međusobno povezanih ćelija, neurona. Neuroni prosleđuju informacije jedni drugima pomoću električnih impulsa.
Smatra se da su koncept veštačke inteligencije postavili Mekulok i Pits, 1943. godine, u radu u kom se predstavlja model veštačkih neurona na bazi tri izvora. Nekoliko godina kasnije stvoren je i prvi neuralni računar SNARC.
Za formalni početak veštačke inteligencije uzima se 1956. godina kada je održana konferencija u Dartmutu. Na njoj su prisustvovali iskusni istraživači u ovoj oblasti koji su razmatrali dotadašnja dostignućai buduće pravce razvoja. Na predlog američkog naučnika Džona Makartija, kreatora programskog jezika LISP, oblast je nazvana veštačka inteligencija.
Inteligentno ponašanje počelo je da se posmatra kao pronalaženje najefikasnijeg niza akcija – koraka koji dovode do rešenja problema. Do rešenja se dolazi postepeno, korak po korak, uz memorisanje prethodnih koraka koji se koriste za ispravke ukoliko se put kojim se krenulo pokaže kao ćorsokak. Bira se onaj korak koji razliku do željenog cilja najviše smanjuje. Pristup se pokazao efikasnim kod problema tipa pronalaženja najkraćeg puta od jedne do druge tačke ili puta kroz lavirint, ali to nije bilo dovoljno za rešavanje problema iz realnog života.
Džon Makarti je zatim predložio novi način kreiranja inteligentnih sistema zasnovan na logici. Makarti je predložio sistem u kome je heuristika (nauka o metodama i principima pronalaženja novog) sastavni deo sistema, a programiranje se svodi na saopštavanje činjenica-premisa računaru pomoću pogodnog formalnog jezika. Ovaj sistem je dobio ime logičko progamiranje, i u narednim decenijama se razvijala kroz programski jezik Prolog.
Mašinsko učenje nastalo je tako što je Rej Solomonov, američki naučnik ruskog porekla, izneo predlog mašine koja donosi zaključke na osnovu prethodnih primera kojima je obučavana. Ta oblast za cilj ima razvoj algoritama koji omogućavaju računarima da unapređuju sopstveno ponašanje kroz učenje na osnovu empirijskih podataka iz baza podataka ili sa senzora.
Prvi algoritam nazvan „Perceptron“ predstavio je Američki naučnik Frank Rosenblat 1957. godine. Algoritam je omogućavao primenu neuronskih mreža na problem klasifikacije. Na osnovu skupa ulaznih signala iz spoljašnjeg sveta (slika, zvuk, brojevi…), neuronska mreža je generisala na svom izlazu klasu kojoj ulazi pripadaju. Tokom devedesetih godina napravljeni su prvi efikasni sistemi za prepoznavanje teksta i govora zasnovani na neuronskim mrežama.
Vremenom se sve manje primećivala razlika između vrhunskih igrača šaha i računara, pa je tako maja 1997. godine, Deep Blue, šahovski računar razvijen od strane IBM-a, pobedio je tada aktuelnog svetskog prvaka u šahu Garija Kasparova.
DARPA Grand Challenge je takmičenje u organizaciji američke vlade, gde se takmičarima nudila novčana nagrada za konstruisanje upotrebljivog autonomnog vozila. Na prvom takmičenju, održanom 2004. godine nijednovozilo nije uspelo da pređe predviđenu rutu dugu 240km. Međutim, već naredne godine je čak pet vozila stigo do cilja. Rute su najpre bile formirane kroz pustinjske i planinske predele, dok je narednih godina takmičenje uspešno održano i u urbanim sredinama.
Odgovaranje na postavljena pitanja na prirodnom jeziku postao je sledeći veliki izazov za sve ljubitelje veštačke inteligencije. U februaru 2011. IBM-ov sistem Watson ubedljivo je pobedio na jednom poznatom američkom kvizu najbolje žive takmičare. Tokom takmičenja, Watson je morao da se pridržava pravila koja su važila i za ostale učesnike: pitanja su mu postavljana na prirodnom jeziku, nije imao pravo da koristi spoljašnje resurse, ali jeste lokalnu kopiju Wikipedije, i morao je da gradi taktiku koja je podrazumevala procenu sigurnosti u ispravnost sopstvenog odgovora. IBM Watson koristi analizu dokumenta u prirodnom jeziku i statistiku da bi došao do tačnog odgovora na pitanje. Danas je ova funkcija široko rasprostranjena, nalazeći se čak i našim mobilnim telefonima.