Wiele problemów związanych z codziennym życiem to problemy NP-trudne. Przykładami ich mogą być znajdowanie najkrótszej trasy łączącej pewną liczbę miast lub optymalne pakowanie plecaka. Oznacza to, że algorytmy mogą radzić sobie z takimi problemami tylko w przybliżeniu lub w bardzo szczególnej sytuacji. Sterowany algorytmem niedeterministycznym (przybliżonym) robot nie potrafi odnaleźć najkrótszej drogi w bardzo złożonym środowisku, mimo że dla człowieka może być ona oczywista.
Inżynierowie próbują rozwiązywać problemy NP-trudne przez naśladowanie żywych organizmów. Jeżeli nie udaje się sformułować jasnego algorytmu rozwiązującego dany problem, można maszynę wyposażyć w zdolność do samodzielnego uczenia się. Zagadnieniem tym zajmuje się dział określany jako sztuczna inteligencja. Tego podejścia nie należy mylić z ludzką inteligencją. Maszyny naśladują tylko pewne cechy istot żywych, ale na razie nie są w stanie im dorównać na wielu polach.
W trosce o komfort korzystania z naszego serwisu chcemy dostarczać Ci coraz lepsze usÅ‚ugi. By mĂÂłc to robić prosimy, abyÅ› wyraziÅ‚ zgodÄ™ na dopasowanie treÅ›ci marketingowych do Twoich zachowaÅ„ w serwisie. Zgoda ta pozwoli nam częściowo finansować rozwĂÂłj Å›wiadczonych usÅ‚ug.
PamiÄ™taj, Ă…ÂĽe dbamy o TwojÄ… prywatność. Nie zwiÄ™kszamy zakresu naszych uprawnieÅ„ bez Twojej zgody. Zadbamy rĂÂłwnieĂ…ÂĽ o bezpieczeÅ„stwo Twoich danych. WyraĂ…ÂĽonÄ… zgodÄ™ moĂ…ÂĽesz cofnąć w kaĂ…ÂĽdej chwili.