Heuristiky jsou praktická pravidla nebo zjednodušené strategie, které v rozumném čase vedou k dobrému, i když ne zaručeně optimálnímu řešení. V informatice a AI pomáhají zúžit obrovské prostory hledání – například při plánování trasy, kde jako odhad slouží vzdušná vzdálenost k cíli, nebo v šachu, kde se hodnotí pozice. Heuristiky používají lidé i v každodenním a podnikatelském rozhodování, s rizikem systematických chyb v myšlení.
Agenti, postupy a šablony v jednom pracovním prostoru – 24hodinové demo zdarma.
Spustit demoExpertní systém je počítačový program, který ukládá know-how lidských specialistů jako pravidla a fakta a vyvozuje z nich závěry. Obvykle se skládá ze znalostní báze a inferenčního mechanismu, který pravidla aplikuje. Expertní systémy formovaly AI v 70. a 80. letech, například v lékařské diagnostice nebo při konfiguraci technických zařízení. Jejich myšlenky žijí dál v kontrolách založených na pravidlech a ve znalostních grafech.
Rozhodovací strom je model, který znázorňuje rozhodnutí jako posloupnost jednoduchých otázek ano/ne: každá větev testuje jeden rys a každý list udává výsledek. Ve strojovém učení se takové stromy učí automaticky z dat a používají se ke klasifikaci nebo predikci. Jejich hlavní předností je transparentnost – například ukazují, proč byla žádost o úvěr označena na základě příjmu, délky splácení a platební historie.
Metody Monte Carlo jsou výpočetní techniky, které pomocí velmi velkého počtu náhodných vzorků aproximují výsledky, jež je obtížné spočítat analyticky. Systém se simuluje tisíckrát s náhodně obměňovanými předpoklady a analyzuje se rozdělení výsledků. Organizace je využívají například při analýze rizik, plánování projektů nebo oceňování portfolií. V AI se metody používají mimo jiné při posilovaném učení a ve stromovém prohledávání her.
Znalostní inženýrství zahrnuje zachycení, uspořádání a přípravu odborných znalostí tak, aby je mohly využívat IT systémy. Původně se zaměřovalo na pravidla pro expertní systémy; dnes je často prioritou zdokumentovat roztříštěné znalosti z příruček, popisů procesů a hlav lidí tak, aby z nich AI agenti mohli spolehlivě odpovídat. Patří k tomu jasné struktury, aktuální zdroje, definované odpovědnosti a zaplnění zjištěných mezer.
