Katedra

Podstaw

Konstrukcji

Maszyn

Wydział

Mechaniczny

Technologiczny

Politechnika

Śląska

ul. Konarskiego 18a

44-100 Gliwice

tel. [phone]
fax [phone]

http://kpkm.polsl.pl

Metody Sztucznej
Inteligencji

Kierunek studiów MiBM, semestr 4

Prowadzący przedmiot
Prof. dr hab. Wojciech Moczulski

Materiały pomocnicze do
wykładu

(do użytku wewnętrznego przez studentów
Wydziału Mechanicznego Technologicznego
Politechniki Śląskiej)

Rok akademicki 2004/05

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

1

MSI-w1_2004/05_1

Metody sztucznej inteligencji

Politechnika Śląska

Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn

Rok akademicki 2004/05

Wykład 1

MSI-w1_2004/05_2

Informacje o przedmiocie

• Strona KPKM:

http://kpkm.polsl.pl

Informacje dydaktyczne/Semestr IV/

Metody Sztucznej Inteligencji/Strona przedmiotu

(MiBM)

User:

msimibm

Hasło:

?????

• Kontakt:

Wojciech Moczulski

[e-mail]

• Konsultacje (s. 406 Wydz. MT):

– Wtorek

13:30 - 15:30

– Czwartek

13:30 - 15:40

• Kolokwium zaliczeniowe:

07.06.2005

MSI-w1_2004/05_3

Część I

Historia Sztucznej Inteligencji

i pojęcia podstawowe

MSI-w1_2004/05_4

Sztuczna inteligencja

(AI=Artificial Intelligence)

Dziedzina wiedzy, która postawiła sobie za cel
i przedmiot badań maszyny, które potrafiłyby
rozwiązywać zadania, przy zachowaniu których
człowiek korzysta ze swojej inteligencji

(Marvin Minsky)

A.M. Turing
Computing Machinery and Intelligence
Mind 49, 1950, s.433-460

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

2

MSI-w1_2004/05_5

Dziedziny i zastosowania AI

• Percepcja
• rozumowanie logiczne
• rozpoznawanie

obrazów

• rozumienie mowy
• uczenie maszynowe
• odkrywanie nowej

wiedzy

• Sztuczne sieci

neuronowe

• teoria gier
• tłumaczenie tekstów
• automatyczne

dowodzenie twierdzeń

• malowanie obrazów
• pisanie poezji

MSI-w1_2004/05_6

Inne definicje AI

Ekscytująca próba uczynienia
komputerów myślącymi maszynami z
pamięcią, w pełnym i dosłownym sensie
tego pojęcia (Haugeland, 1985)

Badanie zdolności umysłowych z
zastosowaniem modeli obliczeniowych
(Charniak & Mc Dermott, 1985)

Automatyzacja działań, które łączymy z
ludzkim myśleniem, jak: podejmowanie
decyzji, myślenie, uczenie się, ...
(Bellman, 1978)

Badanie algorytmów, które umożliwiają
spostrzeganie, rozumowanie i działanie
(Winston, 1992)

Sztuka tworzenia maszyn, które
wykonują działania wymagające
inteligencji wtedy, gdy są wykonywane
przez człowieka (Kurzweil, 1990)

Dziedzina badań, poszukująca wyjaśnie-
nia i sposobu emulowania zachowań
inteligentnych za pomocą pojęć
dotyczących procesów obliczeniowych
(Schalkoff, 1990)

Badanie, jak można umożliwić
komputerom wykonywanie zadań, w
których jak dotychczas ludzie są lepsi
(Rich & Knigth, 1991)

Dziedzina informatyki dotycząca
automatyzacji inteligentnego
zachowania (Luger & Stubblefield,
1993)

MSI-w1_2004/05_7

4 kierunki rozwoju AI

• Wiersze:

– górny - procesy myślenia
– dolny - sposób działania

• Kolumny:

– lewa - odnosi się do

właściwości człowieka

– prawa - określenia z

zastosowaniem terminu
„racjonalny”

Systemy
myślące w
sposób
podobny do
ludzi

Systemy
myślące
racjonalnie

Systemy
działające
podobnie
jak ludzie

Systemy
działające
racjonalnie

MSI-w1_2004/05_8

Maszyna Turinga (1937)

Maszyna Turinga nie jest obiektem fizycznym.
Jest to abstrakcyjny schemat działania według
zadanego algorytmu. Jego istotę oddaje angielskie
określenie discrete-state machine, co odpowiada
polskiemu terminowi maszyna stanów
dyskretnych.

Maszyna Turinga była odpowiedzią na problem
liczb nieobliczalnych.

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

3

MSI-w1_2004/05_9

Test Turinga (1950)

Test Turinga jest wzorowany na grze „retro” w
naśladownictwo (imitation game).
W grze uczestniczyły cztery osoby: A (kobieta), B
(mężczyzna), C (goniec) i D (sędzia). Zadaniem
sędziego było odgadnąć kto jest kim na podstawie
zadawanych pytań.

Turing zastąpił A maszyną. Celem testu jest
odgadnięcie tego czy sędzia rozmawia z maszyną
czy człowiekiem.

MSI-w1_2004/05_10

Test Turinga (1950)

Test Turinga podaje:
operacyjną definicję inteligencji

Test określa:
Zachowanie inteligentne maszyny na poziomie
człowieka we wszystkich zadaniach poznawczych,
wystarczających do porozumiewania się z
człowiekiem, w taki sposób jak robi to człowiek.

MSI-w1_2004/05_11

Warunki, aby komputer przeszedł

test Turinga

• przetwarzanie języka naturalnego

(komunikacja z rozmówcą)

• reprezentacja wiedzy
• automatyczne wnioskowanie z wykorzystaniem

zgromadzonych informacji:

– do zadawania pytań
– do wyciągania wniosków (konkluzji)

• uczenie się, adaptacja do nowych okoliczności

MSI-w1_2004/05_12

Naśladowanie myślenia człowieka (1)

• przedmiot „modelowania poznawczego”
• konieczna znajomość sposobu działania

ludzkiego mózgu:

– przez introspekcję
– przez eksperymenty psychologiczne

• Gdyby istniała precyzyjna teoria ludzkiego

umysłu, byłoby możliwe opracowanie
programu działającego zgodnie z tą teorią

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

4

MSI-w1_2004/05_13

• Ujęcie z zastosowaniem praw rozumowania
• Pierwowzór: sylogizm Arystotelesa

(wzorzec struktur argumentowania, które
dają zawsze poprawną konkluzję, pod
warunkiem zastosowania poprawnych
przesłanek)

• Przykład: Sokrates jest człowiekiem;

wszyscy ludzie są śmiertelni; dlatego
Sokrates jest śmiertelny.

Naśladowanie myślenia człowieka (2)

MSI-w1_2004/05_14

Dwa główne ujęcia AI

• Ujęcie logicystyczne

bazujące na logice formalnej

(będzie przedmiotem większej części

wykładów)

• Ujęcie z zastosowaniem agentów

(krótki opis zawarto w dalszej części

wykładu)

MSI-w1_2004/05_15

Ujęcie logicystyczne

• Zbudowanie programu logicznego,

działającego jak system inteligentny

• Problemy:

– nie jest łatwe ujęcie nieformalnej wiedzy w

wyrażenia rachunku zdań i rach. Predykatów

– rozwiązanie praktycznych problemów może

wymagać niedostępnych mocy obliczeniowych

• Reprezentacja wiedzy i systemy rozumowania

ściśle określone i łatwo zrozumiałe

MSI-w1_2004/05_16

Ujęcie z zastosowaniem agentów

• Działać racjonalnie = osiągnąć cel, gdy są

dane przekonania

• Agent: jednostka, która spostrzega i działa
• Zalety:

– ujęcie bardziej ogólne niż stosowanie „praw

myślenia”

– bardziej podatne na rozwój naukowy

• Ograniczona racjonalność

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

5

MSI-w1_2004/05_17

Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja jest nauką kognitywną.

Jest połączeniem wiedzy i metod z zakresu:
- filozofii,
- matematyki,
- psychologii,
- lingwistyki,
- informatyki.

MSI-w1_2004/05_18

Podstawy AI (1)

Filozofia (428 pne. - obecnie)

– Platon - pytanie o algorytm rozróżniania pojęć
– Arystoteles - system sylogizmów
– Leibnitz (materializm) 1646-1716 - mechaniczny

układ do przeprowadzania operacji mentalnych

– Hume (empirycyzm) - zasada indukcji
– Russel (1872-1970) - logiczny pozytywizm: cała

wiedza może być przedstawiona za pomocą teorii
logicznych, połączonych ze zdaniami
obserwacyjnymi (obserwacje dokonane za pomocą
czujników)

MSI-w1_2004/05_19

Podstawy AI (2)

Matematyka (ok. 800 - obecnie)

– al-Khowarazmi: wprowadził algorytm
– Boole (1847): formalny język rozumowania

logicznego

– Frege (1879): logika 1. Rzędu
– Tarski (1902-1983): teoria referencji (jak obiekty

logiczne odnoszą się do obiektów świata)

– Gödel (1931): twierdzenie o niezupełności (w

każdym języku umożliwiającym opis własności
liczb naturalnych istnieją zdania prawdziwe, które
są nierozstrzygalne)

MSI-w1_2004/05_20

Podstawy AI (3)

Psychologia (1879 - obecnie)

• behawioryzm (istotne są obiektywne związki:

bodziec-odpowiedź; wiedza, przekonania,
cele i rozumowanie są nienaukowe)

• psychologia poznania (cognitive psychology):

Craik (1943) - podstawy agentów bazujących
na wiedzy

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

6

MSI-w1_2004/05_21

Podstawy AI (4)

• Informatyka (1940 - obecnie) - rozwój

środowisk sprzętowych i programowych
koniecznych do badań w zakresie AI

• Lingwistyka (1957 - obecnie) - rozwój

wspólnie z AI:

– lingwistyka obliczeniowa
– przetwarzanie języka naturalnego

MSI-w1_2004/05_22

Historia (1933-1942)

która zapoczątkowała AI

– Konrad Zuse (1933) – maszyna wykorzystująca potencjał

elektryczny – komputer zerowej generacji

– John Atanasoft i Clifford Berry (1937-1942) – komputer

ABC; zasada działania oparta na arytmetyce binarnej

– Howard M. Aiken (1939-1944) – maszyna Mark I z

przekaźników elektromagnetycznych.

– John Mauchly i Presper Eckert (1940) – ENIAC

(Electronic Numerical Integrator and Computer)

– George Stibitz (1940) – The Complex Number Calculator;

cztery podstawowe działania w systemie dwójkowym,

– IMB (1942) – Selective Electronic Calculator

MSI-w1_2004/05_23

Historia AI (1943-1956)

Początki AI

– Mc Culloch & Pitts (1943) - model sztucznego

neuronu

– Turing (1950) – test Turinga
– Shannon, Turing (ok. 1950) - programy do gry

w szachy

– Minsky (1951) - pierwszy komputer neuronowy

(3000 lamp + autopilot z B-24; 40 neuronów!!!)

– Newell & Simon - LT=Logic Theorist (program

komputerowy zdolny do myślenia
nienumerycznego)

MSI-w1_2004/05_24

Historia AI (1952-1969)

dynamiczny rozwój

– Newell & Simon - GPS (General Problem

Solver) - pierwszy program myślący „po
ludzku”

– McCarthy (1958) - LISP (LISt Processing)
– Minsky (ok. 1963) - mikroświaty (np. świat

klocków)

– Rosenblatt (1962) - perceptron (sieć neuronów,

która się uczy)

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

7

MSI-w1_2004/05_25

Entuzjazm (1957)

• H. Simon:

It is not my aim to surprise or shock you - but the
simplest way I can summarize is to say that there
are now in the world machines that think, that
learn and that create. Moreover, their ability to
do these things is going to increase rapidly until -
in a visible future - the range of problems they
can handle will be coextensive with the range to
which human mind has been applied.

MSI-w1_2004/05_26

Historia AI (1966-1974)

Dawka realizmu

• Programy początkowo nie zawierały wiedzy

i działały stosując jedynie pewne
manipulacje na tekstach (ELIZA)

• Wiele problemów okazało się zbyt trudnych

lub NP-zupełnych

• Stwierdzono fundamentalne ograniczenia

związane z podstawowymi strukturami AI
(np. neuronów)

MSI-w1_2004/05_27

Historia AI (1969-1979)

Nowe koncepcje

• Wąskie dziedziny problemowe
• Systemy doradcze

– MYCIN: diagnostyka chorób krwi i płynu

mózgowo-rdzeniowego (450 reguł, uwzględnienie
niepewności i sprzecznych opinii ekspertów)

– PROSPECTOR: wspomaganie prac wiertniczych
– inne skuteczne wdrożenia

• Minsky (1975): reprezentacja wiedzy - „ramy”

MSI-w1_2004/05_28

Historia AI (1980-1988)

AI staje się przemysłem

• Komercyjny system doradczy R1

(Mc Dermott, 1982)

• V generacja komputerów (Japonia, 1981)
• Sprzedaż 2 mld $ w 1988

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

8

MSI-w1_2004/05_29

Historia AI (1986-obecnie)

• Powrót sieci

neuronowych

• Algorytmy genetyczne

i programy
ewolucyjne

• Systemy szkieletowe
• Sieci przekonań

• Inżynieria wiedzy
• Uczenie maszynowe

i odkrycia w bazach
danych

• ...

MSI-w1_2004/05_30

Podsumowanie

• Filozofia: myśl jest pod pewnym względem jak

maszyna, która działa na wiedzy zakodowanej
w określonym języku,

• Matematyka: dostarczyła narzędzi do opisu

procesu myślenia,

• Psychologia: teoria, że ludzie i zwierzęta mogą

być postrzegani jako maszyny przetwarzające
informacje,

• Technologia komputerowa: pozwala na

implementację algorytmów,

MSI-w1_2004/05_31

Część II

Ujęcie AI

z zastosowaniem agentów

MSI-w1_2004/05_32

Inteligentny agent

• Agent postrzega swoje otoczenie poprzez

sensory

• Agent oddziałuje na otoczenie poprzez efektory

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

9

MSI-w1_2004/05_33

Inteligentny agent - przykłady

• Człowiek:

– sensory: oczy, uszy, nos, ...
– Efektory: ręce, nogi, usta, ...

• Robot:

– sensory: kamera TV, czujniki IR, sonar, ...
– Efektory: chwytaki, głośnik, wyświetlacz, ...

• Agent programowy:

– sensory i efektory: ciągi bitów

MSI-w1_2004/05_34

Przykład idealnego racjonalnego

agenta: SQRT w kalkulatorze

MSI-w1_2004/05_35

Struktura inteligentnego agenta

AGENT

=

ARCHITEKTURA

+

PROGRAM

Środowisko, w którym
można realizować
program:
• komputer 1-układowy
• kamera
• mikrofon
• ...
• Oprogramowanie

umożliwiające

realizację programu

agenta (np. BIOS)

Funkcja,
realizująca
odwzorowanie
od percepcji do
akcji

MSI-w1_2004/05_36

Przykłady

Typ agenta

Percepcje

Akcje

Cele

Środowisko

System
diagnostyki
medycznej

Symptomy,
wyniki,
odpowiedzi
pacjenta

Pytania,
testy, terapie

Zdrowy
pacjent,
minimalne
koszty

Pacjent,
szpital

System
analizy
obrazów
satelitarnych

Punkty (pixe-
le) o zmien-
nej intensyw-
ności, kolor

Drukuj
kategoryzację
sceny

Poprawna
kategoryzacja

Obrazy z
orbitującego
satelity

Interaktywny
nauczyciel
angielskiego

Wpisywane
słowa

Drukuj
ćwiczenia,
sugestie,
poprawki

Maksymali-
zuj ocenę
studenta z
testu

Zbiór
studentów

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

10

MSI-w1_2004/05_37

Ś

rodowisko

AGENT

Sensory

Efektory

Jaki jest świat w

tej chwili ?

Jakie działania

trzeba wykonać?

Warunki - reguły działania

Agent – typ I

(działający na zasadzie odruchów)

MSI-w1_2004/05_38

Ś

rodowisko

AGENT

Sensory

Efektory

Jaki jest świat w

tej chwili ?

Jakie działania

trzeba wykonać?

Warunki - reguły działania

Jak zmienia sie świat?

Stan

Co powoduje moje działanie ?

Agent – typ II

(działający na zasadzie odruchów ze stanem wewnętrznym)

MSI-w1_2004/05_39

Ś

rodowisko

AGENT

Sensory

Efektory

Jaki jest świat w tej

chwili ?

Jakie działania trzeba

wykonać?

Cel

Jak zmienia sie świat?

Stan

Co powoduje moje działanie ?

Co się stanie jeżeli

wykonam działanie A ?

Agent – III

(ukierunkowany na cel)

MSI-w1_2004/05_40

Ś

rodowisko

AGENT

Sensory

Efektory

Jaki jest świat w tej

chwili ?

Jakie działania trzeba

wykonać?

Jak zmienia sie świat?

Stan

Co powoduje moje działanie ?

Co się stanie jeżeli

wykonam działanie A ?

Jak szczęśliwy będę

w tym nowym stanie ?

Użyteczność

Agent – typ 4

(ukierunkowany na użyteczność)

W. Moczulski, Metody Sztucznej Inteligencji. Pol. Śl.,
Wydz. MT, MiBM s.4, r.ak. 2004/05

11

MSI-w1_2004/05_41

• Agent
• Agent inteligentny
• Cztery typy agentów

Podsumowanie