A mesterséges intelligencia első lépéseitől a szakértői rendszerek és a specializált AI-alkalmazások megszületéséig – egy történet arról, hogyan indult el az AI a gyakorlati alkalmazások felkutatásának útján. Merülj el ebben a történetben, amely a 70-es években kezdődik, amikor az AI iránti érdeklődés a kutatást a mikroprocesszorok és szakértői rendszerek felé terelte, és kövesd nyomon fejlődését egészen az energetika és a pénzügyi szektor váratlan alkalmazásáig. Tudd meg, hogyan alkalmazkodott az AI, hogyan küzdötte le a kihívásokat, és hogyan nyitott ajtót olyan innovációk előtt, amelyeket ma természetesnek veszünk.
A hetvenes években a mesterséges intelligencia kutatásának finanszírozása kezdett elapadni – az érdeklődés pedig egy akkoriban teljesen új terület, a mikroprocesszorok és a mikroszámítógépek felé fordult. Ezek egyáltalán nem tették lehetővé a mesterséges intelligencia igényes alkalmazásainak futtatását, így a figyelem a szabályalapú rendszerek területére terelődött.
A szabályalapú (szakértői) rendszerek koncepciójukban inkább a formális következtetéshez álltak közel, ahogyan az az ötvenes évek végén fejlődött – ennek megvoltak a maga előnyei és hátrányai. Alapvető előnyük az volt, hogy a szabályalapú rendszer képes volt lépésről lépésre megmagyarázni a következtetéseit: kauzális levezetésről van szó, amely a bemenetekből von le következtetéseket, így nyomon követhető a gondolkodási folyamat menete, és a hibák keletkezése is.
Hátrányuk viszont az volt, hogy ezek a rendszerek lényegében manuális információkinyerést és szabályokba foglalt leírást igényeltek – ezzel a tudásmérnökség szakterülete foglalkozott. Nem volt elég csupán rögzíteni a tapasztalatot, amelyet a szakértő gyakran meg sem tudott fogalmazni; a tudásmérnöknek általában meg kellett figyelnie őt, és formalizálnia kellett a tudást. Minél jobban le lehetett írni a tudáselemek közötti kapcsolatokat, annál jobb eredmények születtek.
A 80-as évek elejének legsikeresebb modelljének a DEC XCON szakértői rendszert tartják, amelyet DEC miniszámítógép-konfigurációk megrendeléseinek összeállítására használtak. Minden miniszámítógépet egyedileg állítottak össze számos modulból, amelyeket kompatibilis kábelezéssel kellett összekötni, meg kellett oldani a beépítést, a tápellátást és hasonlókat. A szakértői rendszer ellenőrizte a megrendeléseket, és figyelmeztetett, ha valami fontos hiányzott a számítógép kompletálásához – és csak 1986-ban 40 millió USD-t takarított meg az utólagos rendeléseken és javításokon.
A 80-as években továbbra is kísérleteztek a mesterséges neurális hálózatokkal, de ezek rendkívül költséges hardvert igényeltek, ezért kiszorultak az érdeklődés fő irányából. A gyártók más hang- és íráselemzési módszerekre összpontosítottak, például mozgásvektorok elemzésére, és egyszerűsített írásformák is születtek, mint például a Palm cég által kifejlesztett Graffiti, amely megőrizte a vonások nagy részét, de egyszerűsítette azokat a karaktereket, amelyek a szövegfelismerés számára félrevezetőek voltak.
A 90-es években aztán megjelentek a mesterséges intelligencia specializált formái, amelyek ismétlődő feladatokat és azonnali reakciót igénylő feladatokat oldottak meg, például az energetika vagy a pénzügyek területén. Ezek lehetővé tették a villamosenergia-elosztó hálózat terhelésének folyamatos figyelését és kiegyensúlyozását, illetve az automatikus kereskedést, ami végül önálló ágazatok kialakulásához vezetett, mint például a nagyfrekvenciás kereskedés (HFT, High Frequency Trading).
i
Ezek a cikkek is érdekelhetnek:
A cikk bemutatja, hogyan tolódott át az érdeklődés a mesterséges intelligenciáról a mikroprocesszorokra a 70-es években, ami a szabályalapú (szakértői) rendszerek fejlődéséhez vezetett. Ezek a rendszerek lépésről lépésre képesek voltak megmagyarázni a gondolkodási folyamatot és azonosítani a hibák keletkezését, viszont a tudás manuális kinyerését és formalizálását igényelték. Kiemelkedő példa a DEC XCON szakértői rendszer a 80-as évekből, amely hatékonyan oldotta meg a miniszámítógépek összeállítását. Ezzel párhuzamosan folytatódott a neurális hálózatok fejlesztése is, bár a drága hardver miatt korlátozott volt a felhasználásuk. A cikk kitér a 90-es évekre is, amikor megjelentek a mesterséges intelligencia speciális formái az energetika és a pénzügyi szektor számára, amelyek olyan innovációkhoz vezettek, mint a nagyfrekvenciás kereskedés.
