MSI-2005/06 s.1
Metody Sztucznej Inteligencji
Prof. Dr hab. Wojciech Moczulski
Politechnika Śląska
Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn
Rok akad. 2005/06
AiR i MiBM, sem. 4
MSI-2005/06 s.2
Informacje o przedmiocie
• Strona KPKM:
http://kpkm.polsl.pl
Dla studentów/Platforma edukacyjna KPKM
Nazwa kursu:
Metody Sztucznej Inteligencji – wykład
Hasło/klucz:
????
• Kontakt:
Wojciech Moczulski
wm@polsl.pl
• Konsultacje (s. 406 Wydz. MT):
– Wtorek
13:30 - 15:00
– Czwartek
11:45 - 13:15
• Kolokwium zaliczeniowe:
01.06.2006
MSI-2005/06 s.3
Część I
Historia Sztucznej Inteligencji
i pojęcia podstawowe
MSI-2005/06 s.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
MSI-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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.
MSI-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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
MSI-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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
MSI-2005/06 s.17
Sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja jest nauką kognitywną.
Jest połączeniem wiedzy i metod z zakresu:
- filozofii,
- matematyki,
- psychologii,
- lingwistyki,
- informatyki.
MSI-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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
MSI-2005/06 s.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-2005/06 s.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,
– IBM (1942) – Selective Electronic Calculator
MSI-2005/06 s.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-2005/06 s.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)
MSI-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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-2005/06 s.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
MSI-2005/06 s.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-2005/06 s.30
Część II
Ujęcie AI
z zastosowaniem agentów
MSI-2005/06 s.31
Inteligentny agent
• Agent postrzega swoje otoczenie poprzez
sensory
• Agent oddziałuje na otoczenie poprzez efektory
MSI-2005/06 s.32
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-2005/06 s.33
Przykład idealnego racjonalnego
agenta: SQRT w kalkulatorze
MSI-2005/06 s.34
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-2005/06 s.35
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
MSI-2005/06 s.36
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-2005/06 s.37
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-2005/06 s.38
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-2005/06 s.39
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)
MSI-2005/06 s.40
• Agent
• Agent inteligentny
• Cztery typy agentów
Podsumowanie