Tekoäly (AI) ja asiantuntijajärjestelmät liittyvät toisiinsa siinä, että tekoälyn kehittäminen perustuu yleensä useisiin asiantuntijajärjestelmiin. Asiantuntijajärjestelmät ovat ohjelmistoja, jotka ovat vuorovaikutuksessa eri asiantuntijoiden eri näkökulmista keräämien tietojen tietokannan kanssa, ja päättelymoottorit sen kvantifioimiseksi ja analysoimiseksi. Jotta tekoäly ja asiantuntijajärjestelmät toimisivat saumattomasti yhdessä ja matkisivat ihmisen ajattelun kykyjä, ne on usein rakennettu useiden mikroprosessorien varaan. Nämä prosessorit työskentelevät rinnakkain analysoidakseen ja vertaillakseen tallennettuja ja todellisia tietoja ja saadakseen merkityksellisiä tuloksia kohtuullisessa ajassa.
Hyvä esimerkki tekoälystä ja asiantuntijajärjestelmistä on Watson -tietokone, jonka IBM® Corporation on luonut Yhdysvalloissa kolmen vuoden aikana. Watson on sisäisesti verkotettu tietokonejärjestelmä, jossa on 2,880 mikroprosessoria ja 16 teratavua RAM-muistia ja joka käsittelee 500 gigatavua dataa sekunnissa ihmisen puheen analysoimiseksi. Se vastaa kykyä lukea ja analysoida 1,000,000 100 XNUMX kirjaa sekunnissa. Watsonilla on käytössä yli XNUMX erilaista asiantuntijajärjestelmätekniikkaa, jotka keräävät mielekkäitä vastauksia kysymyksiin. Järjestelmä käyttää tietoja tietosanakirjoista, kirjallisuudesta ja ajankohtaisista uutisartikkeleista ja käyttää hermoverkostoitumista ja muita mukautettavia asiantuntijajärjestelmien ohjelmistomenetelmiä muodostaakseen alkeellisen tekoälyn, joka löytää merkityksen ihmisen puhekuvioissa.
AI -ohjelmointi voidaan kuitenkin rakentaa useille eri suunnittelumenetelmille. Yleisen ihmisen älykkyyden tekoälyjärjestelmät, jotka tunnetaan nimellä “vahva tekoäly”, ovat niitä, jotka hyödyntävät eniten useiden rinnakkain toimivien asiantuntijajärjestelmien tarvetta. Yksi keino tekoälyn ja asiantuntijajärjestelmien kehittämiseksi tällä tavalla on sumea logiikkaohjelmointi, joka on ohjelmisto, joka yrittää kvantifioida todellisen maailman epämääräisen luonteen, jonka ihmiset ymmärtävät hyvin, mutta digitaaliset tietokoneet eivät. Sumuiset asiantuntijajärjestelmät toimivat hyvin siellä, missä koneiden on sopeuduttava nopeasti muuttuviin tosielämän olosuhteisiin, kuten autojen automaattivaihteistoissa, astianpesukoneissa, kameroissa, ydinvoimalaitoksissa ja niin edelleen. Japanin tietotekniikka on käyttänyt paljon enemmän sumea logiikkaohjelmointia kuin muualla, mikä voi johtua kansakunnan kyvystä johtaa kehittynyttä tekoälyrobotiikkaa.
Asiantuntijajärjestelmät ovat siis olennainen osa mitä tahansa toimivaa tekoälyä. Yhdistetyt asiantuntijajärjestelmät yrittävät kiertää esteitä, joita perinteiset tietokoneet kohtaavat, ja jokaisen päätöksen on sisällettävä erillinen kyllä/ei, tosi/väärä vastaus. He tekevät tämän käsittelemällä kyselyt dynaamisesti sen sijaan, että noudattaisivat ennalta määrättyä ohjelmapolkua, ja punnitsemalla kunkin mahdollisen vastauksen arvot toisiinsa nähden. Keinotekoisen älykkyyden ja asiantuntijajärjestelmien rakentaminen heuristiikan avulla tai ihmisten kokeilu- ja erehdysanalyysin muoto, jota ihmiset käyttävät säännöllisesti yksitellen ehdollisesti sen sijaan, että soveltaisivat vain tiettyä tallennettua tietoa, on seuraavan sukupolven koneen älykkyys. kyky kasvaa ja oppia ajan myötä.