background image

MSI-w1_2009/10_1

Metody sztucznej inteligencji

Politechnika Śląska

Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn

Rok akademicki 2009/10

Wykład 1

background image

MSI-w1_2009/10_2

Informacje o przedmiocie

• Strona KPKM: 

http://kpkm.polsl.pl

Informacje dydaktyczne/Semestr IV/

Metody Sztucznej Inteligencji/Strona przedmiotu 

(ZiIP)

Hasło: 

msiziip_36

• Kontakt: 

Anna Timofiejczuk

anna.timofiejczuk@kpkm.polsl.pl

• Konsultacje (s. 457 Wydz. MT):

– Wtorek 10.00 - 11:30
– Środa

11:45 - 13:15

• Kolokwium zaliczeniowe:

31.05.2010

background image

MSI-w1_2009/10_3

Program wykładu

Data

Temat

1 22.02.2010

Wprowadzenie, Algorytmy poszukiwania 

rozwiązań

2 08.03.2010

Reprezentacja danych i wiedzy (logika I rzędu, 

sieci semantyczne, zbiory przybliżone, zbiory 

rozmyte) 

3 22.03.2010

Systemy doradcze (rozumowanie, wnioskowanie, 

tablice decyzyjne, rachunek predykatów, drzewa 

decyzyjne, drzewa sprawdzeń)

4 19.04.2010

Pozyskiwanie wiedzy (sieci neuronowe, 

eksploracja danych, agregacja i uzgadnianie 

wiedzy)

5 17.05.2010

Metody heurystyczne (sieci neuronowe, 

algorytmy mrówkowe, algorytmy rojowe, 

algorytmy ewolucyjne)

6 31.05.2010

Kolokwium

background image

MSI-w1_2009/10_4

Część I

Historia Sztucznej Inteligencji 

i pojęcia podstawowe

background image

MSI-w1_2009/10_5

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

background image

MSI-w1_2009/10_6

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.

background image

MSI-w1_2009/10_7

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.

background image

MSI-w1_2009/10_8

Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja jest nauką kognitywną.

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

background image

MSI-w1_2009/10_9

Część II

Rozwiązywanie problemów 

przez przeszukiwanie

background image

MSI-w1_2009/10_10

Historia - General Problem Solver

Newell & Simon 

Logic Theorist (Teoretyk Logiki) 1956
Zbadanie złożonych procesów heurystycznych (zestaw ogólnych 

zasad działania, które są oparte na takim zestawieniu faktów już

znanych i nowych, które pozwalaj znaleźć zależności między nimi

wykorzystywanych przez matematyków do dowodzenia 

twierdzeń

General Problem Solver (Ogólny rozwiązywacz problemów) 

1961

Program, który mógł przekształcać jeden obiekt w inny, 

zmniejszać różnice między obiektami, stosować do obiekty 

wybrany operator,

background image

MSI-w1_2009/10_11

Problem dobrze określony

• Posiada stan początkowy
• Ma określony zbiór możliwych akcji
• Potrafi wykonać test osiągnięcia celu
• Ma sformułowany sposób wyboru 

rozwiązań bardziej preferowanych

background image

MSI-w1_2009/10_12

Ogólny podział strategii 

przeszukiwania

• Przeszukiwanie „ślepe”

• Przeszukiwanie heurystyczne –

z wykorzystaniem dodatkowej informacji

background image

MSI-w1_2009/10_13

Sposoby przeszukiwania 

• Wszerz  (breadth-first search)
• Z jednolitym kosztem (uniform cost search)
• W  głąb (depth-first search)
• O ograniczonej głębokości (depth-limited

search)

• Z iteracyjnym pogłębianiem (iterative

deepening search)

• Dwukierunkowe (bidirectional search)

background image

MSI-w1_2009/10_14

Część III

Ujęcie AI 

z zastosowaniem agentów

background image

MSI-w1_2009/10_15

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)

background image

MSI-w1_2009/10_16

Inteligentny agent

• Agent postrzega swoje otoczenie poprzez 

sensory

• Agent oddziałuje na otoczenie poprzez efektory


Document Outline