Od prvních kroků umělé inteligence až po vznik expertních systémů a specializovaných AI aplikací – příběh, jak se AI vydala hledat své praktické uplatnění. Ponořte se do příběhu, který začíná ve 70. letech, kdy zájem o AI přesměroval výzkum k mikroprocesorům a expertním systémům, a sleduje její evoluci až k nečekaným aplikacím v energetice a finančnictví. Zjistěte, jak se AI adaptovala, překonávala výzvy a otevírala dveře k inovacím, které dnes považujeme za samozřejmost.
V sedmdesátých letech začalo financování výzkumu v oblasti umělé inteligence vysychat – a zájem se přenášel na v té době zcela novou oblast, totiž mikroprocesory a mikropočítače. Ty vůbec nedovolovaly provozování náročných aplikací z oblasti umělé inteligence, takže se zájem posunul do oblasti pravidlových systémů.
Pravidlové (expertní) systémy se svou koncepcí blíží spíše formálním odvozování tak, jak se rozvíjelo na konci padesátých let – a mělo svoje výhody a nevýhody. Zásadní výhodou bylo to, že pravidlový systém je schopen vysvětlit svoje vyvozování krok za krokem, je to kauzální odvozování závěrů ze vstupů, což dovoluje sledovat postup úvahového procesu a také vzniku chyby.
Nevýhodou je, že tyto systémy vyžadovaly v podstatě manuální extrakci informací a jejich popis v pravidlech, čímž se zabýval obor znalostního inženýrství. Nestačilo jenom zaznamenat zkušenost, kterou často expert nedokázal ani formulovat, znalostní inženýr ho obvykle musel pozorovat a znalost formalizovat. Čím lépe šlo popsat vztahy mezi znalostmi, tím byly výsledky lepší.
Za nejúspěšnější model počátku 80. let se považuje expertní systém DEC XCON, který sloužil k vytváření objednávek minipočítačových sestav DEC. Každý minipočítač se sestavoval na míru z mnoha modulů, které se musely navzájem propojit kompatibilní kabeláží, vyřešit montáž, napájení a podobně. Expertní systém kontroloval objednávky a upozorňoval, když chybělo něco důležitého pro kompletaci počítače – a na dodatečných objednávkách a opravách jenom v roce 1986 ušetřil 40 milionů USD.
V 80. letech se i nadále experimentovalo s umělými neuronovými sítěmi, ale ty vyžadovaly velmi nákladný hardware a proto se dostávaly mimo hlavní směr zájmu. Výrobci se soustřeďovali na jiné metody analýzy hlasu a písma, například na analýzu pohybových vektorů a také vznikaly zjednodušené formy písma, jako bylo grafitti vyvinuté firmou Palm, které zachovalo většinu tahů, ale zjednodušilo ty znaky, které byly pro rozeznávání textu matoucí.
V 90. letech se pak objevovaly specializované formy umělé inteligence, které řešily opakované úlohy a úlohy vyžadující okamžitou reakci, například z oblasti energetiky a nebo finančnictví. Ty dovolovaly průběžně sledovat a vyvažovat zatížení elektrické distribuční sítě a nebo provádět automaticky obchody, což nakonec vedlo ke vzniku samostatných odvětví, jako jsou vysokorychlostní obchody (HFT, High Frequency Trading).
i
Další seriály Michala Rybka na Alza.cz
Článek popisuje přesun zájmu od umělé inteligence k mikroprocesorům v 70. letech, což vedlo k rozvoji pravidlových (expertních) systémů. Tyto systémy umožňovaly krok za krokem vysvětlit úvahový proces a identifikovat vznik chyb, ale vyžadovaly manuální extrakci a formalizaci znalostí. Významným příkladem je expertní systém DEC XCON v 80. letech, který efektivně řešil sestavování minipočítačů. Paralelně pokračoval vývoj neuronových sítí, avšak s omezeným využitím kvůli nákladnému hardware. Článek rovněž zmiňuje 90. léta, kdy se objevují specializované formy AI pro energetiku a finančnictví, vedoucí k inovacím jako je vysokorychlostní obchodování.
