Denna AI-forskning växte fram i mitten av 90-talet och förde hela området ett rejält kliv framåt. Konventionella datorer arbetar med exakta instruktioner uppbyggda av ettor och nollor. Neurala nätverk försöker i stället efterlikna hjärnans nervsystem. I vår hjärna ger sinnesimpulser upphov till komplexa mönster av signalerande nervceller.

Ett neuralt nätverk simulerar detta genom att konstruera ett slags koordinatsystem med punkter som kan signalera sinsemellan. I takt med att nätverket bearbetar ny information förändras mönstret, programkoden, enligt de erfarenheter det gjort. På så vis blir det allt bättre på att lösa sin uppgift.
De neurala nätverken visade sig särskilt ändamålsenliga när det gällde att gräva fram samband ur kaotiska informationsmängder, som väderprognoser eller att försöka förutse svängningar på aktiemarknaden. Neurala nätverk kan också användas som stöd för att diagnostisera olika sjukdomar, ett område där Sverige ligger långt framme.

Datorns upphovsman Alan Turing menade att det
inte fanns några principiella hinder för att en dator någon gång i framtiden skulle kunna mäta sig med den mänskliga hjärnan. 1950 formulerade han sitt berömda test för att avgöra om en dator skulle kunna tillskrivas intelligens. Anta att A och B kommunicerar dolda för varandra av en skärm. Om personen A inte kan avgöra ifall B är en maskin eller en människa så måste datorn sägas vara intelligent.

1990 instiftade filantropen Hugh Loebner ett årligt pris på 2 000 dollar till den som bäst förverkligade Turings dröm om en tänkande maskin. Den senaste pristagaren, programmeraren Rollo Carpenter, belönades för ”Jabberwacky”, en robot som kontinuerligt lär sig regler och språkliga sammanhang genom att chatta med besökarna på den sajt han huserar på.

En ”intervju” med Jabberwacky kan låta så här:

Svante Karlsson: Är du bekant med datorn HAL i Kubricks film?
Jabberwacky: Ja.

SK: Känner du att du liknar HAL?
J: Jag känner att jag är det största geni som någonsin levat.

SK: Har du mänskliga känslor som HAL i
filmen 2001?
J: Ja, men de är svaga.

SK: Hur menar du då?
J: Han kommer att stjäla medborgarnas slavar. Han kommer att befria dem och sedan rekrytera dem till sin livvaktsstyrka.
SK: ?

Jabberwacky är inte rädd för att säga vad han tycker och kan vara väldigt rolig, men Turings test klarar han definitivt inte i sin nuvarande form. Jabberwacky visar tydligt en av de verkliga stötestenarna inom AI, att få datorer kan förstå det talade och skrivna språket. Problemet är att enskilda ord inte har en entydig mening, som siffror har. I stället bestäms ordens betydelse av sammanhanget, och mängden möjliga sammanhang för enskilda ord är i princip oändlig.

Pei Wang, vid institutionen för data- och informationsvetenskap vid Temple University i Philadelphia, kommenterar utvecklingen inom AI så här:
- Vi har inte lyckats bygga en tänkande maskin ännu, och många forskare anser att det är orealistiskt, även i framtiden.
Mark Dougherty är professor på institutionen för datavetenskap vid högskolan i Dalarna. Han
delar Pei Wangs bedömning, men påpekar att AI i stället redan funnit vägen in i vår vardag:
- Du hittar AI på sjukhus, på banker och industrier. AI finns i ditt hem, många vanliga konsumtionsvaror som tvättmaskiner och digitala tv-apparater har AI-inslag.

Överlag verkar den riktigt tunga forskningen ha övergivit Turings drömmar om en tänkande maskin och i stället inriktat sig på AI med betoning på praktisk problemlösning.
NASA arbetar till exempel intensivt för att utveckla autonoma system som kan reparera och styra sig själva i rymden. Och Pentagon hoppas kunna robotisera en stor del av sin fordonspark inom en snar framtid.