Dirbtiniu intelektu vadinamas kompiuterių gebėjimas apdoroti aplinkos informaciją ir priimti sprendimus, kurie padėtų kompiuteriui įgyvendinti užsibrėžtą užduotį. Apdorojami duomenys gali būti įvairūs – vaizdas, tekstas, tiek ir įvairių jutiklių signalai.
Palyginti su kitomis programomis, dirbtinio intelekto algoritmai pranašesni tuo, kad, remdamiesi pradiniais duomenimis ir užfiksuotais teisingais sprendimais, jie išmoksta savarankiškai atlikti užduotis, nereikalaudami konkretaus programuotojo veiksmo. Tokios sistemos itin pasiteisina srityse, kuriose reikia gebėti lanksčiai prisitaikyti prie besikeičiančios aplinkos, pavyzdžiui, šiuolaikiniuose automobiliuose ir užtikrinant eismo saugumą.
Siekiant užtikrinti greitą sistemų veikimą tais atvejais, kai vairuotojas nespėja sureaguoti laiku, jos turi savarankiškai atpažinti kliūtis. Pavyzdžiui, „Citroën“ modeliuose diegiamos avarinio stabdymo sistemos fiksuoja pernelyg arti esančius objektus ir, priklausomai nuo versijos, yra apmokytos atpažinti ne tik automobilius, bet ir pėsčiuosius bei dviratininkus.
Duomenų niekada nebus per daug
J. Kubilius pažymi, kad tokias sistemas galima diegti labai plačiai, o paties algoritmo veikimo principas daugeliu atvejų – labai paprastas. Duomenis apdorojanti programa randa struktūrinių pasikartojimų ir pagal tai mokosi, o perdavus naują informaciją pati sistema jau gali pateikti teisingą atsakymą arba atlikti reikiamus veiksmus.
Anot pašnekovo, viena iš priežasčių, paskatinusių plačiau taikyti dirbtinio intelekto sprendimus, buvo naujos duomenų kaupimo ir perdavimo galimybės. Tai buvo itin svarbu, nes didesnis informacijos kiekis leido tinkamai apmokyti algoritmą atlikti numatytą užduotį.
