WYKŁAD I - 2002.02.28
Sztuczna inteligencja
- dotyczy prób zrozumienia istot inteligentnych
- formalnie powstała w 1956 r. wcześniejsze badania od 1951
- dziedzina nauki o charakterze teoretycznym i eksperymentalnym
- ze względu na próby zastosowań we wszystkich dziedzinach działalność człowieka ma prawdziwe uniwersalny charakter
Poddziedziny AI:
- percepcja
- rozumowanie logiczne
- rozumienie mowy
- uczenie mechaniczne
- odkrywanie nowej wiedzy
- sztuczne sieci neuronowe
- teoria gier
- tłumaczenie tekstów
- automatyczne dowodzenie twierdzeń
- pisanie poezji
Test Turinga (1950):
- operacyjna definicja inteligencji
- zachowanie inteligentne to zdolność do osiągania umiejętności na poziomie człowieka we wszystkich zadaniach poznawczych, wystarczających do wykpienia człowieka zadającego pytania
- komputer jest „odpytywany” przez człowieka; OK., jeśli człowiek nie zgadł, że odpytuje go komputer
Warunki aby komputer przeszedł test Turinga:
- przetwarzanie języka naturalnego (komunikacja z rozmówcą)
- reprezentowanie wiedzy
- automatyczne rozumowanie z wykorzystaniem zgromadzonych informacji (- do zadawania pytań, - do wyciągania wniosków (konkluzji))
- uczenie się, adaptacja do nowych okoliczności
Myśleć podobnie jak człowiek:
- przedmiot „modelowania poznawczego”
- konieczna znajomość sposobu działania ludzkiego mózgu (- przez introspekcję; - przez eksperymenty psychologiczne)
Myśleć racjonalnie:
- ujęcie z zastosowaniem praw myślenia
Sylogizm - wzorzec struktur argumentowania, które dają zawsze poprawną konkluzję pod warunkiem zastosowania poprawnych przesłanek (Jeżeli pada deszcz to ulice są mokre)
Myśleć racjonalnie:
- ujęcie logistyczne (bazujące na logice)
- działać racjonalnie = osiągnąć cel, gdy są dane przekonania
Agent - jednostka, która spostrzega i działa
Zalety:
- ujęcie bardziej ogólne niż stosowanie „praw myślenia”
Platon - algorytm
Arystoteles - system sylogizmów
Psychologia:
- behawioryzm (zachowanie) - istotne są obiektywne związki
- psychologia poznania - podstawy agentów bazujących na wiedzy
Podstawy
- informatyka - rozwój środowisk sprzętowych i programowych koniecznych do badań w zakresie AI
- lingwistyka (1957r.) - lingwistyka obliczeniowa; - przetwarzanie języka naturalnego
Agent racjonalny - wykonuje właściwe działania
Miara osiągów - aby określić w jakim stopniu agent osiągnął sukces (- subiektywna opinia agenta; - obiektywna miara osiągów agenta narzucona jemu przez zewnętrzny autorytet)
Co warunkuje, że Agent jest racjonalny?
Racjonalność Agenta zależy:
- miary osiągnięć (określa stopień sukcesu)
- sekwencji percepcji (wszystko co poznał do tej pory)
- tego co Agent wie o swoim otoczeniu
- akcji, które może podjąć
Autonomia Agenta
Autonomiczny Agent powinien działać z sukcesem w szerokim zakresie środowisk (adaptacja do środowiska wymaga czasu)
Struktura inteligentnego Agenta
Agent = Architektura + Program
Architektura - środowisko w którym można realizować program (komputer i układy, kamera, mikrofon)
Program - funkcja realizująca odwzorowanie percepcji do akcji
WYKŁAD II - 2002.03.14
Tabele - Driven - Agent
Działanie:
- przegląda tabelę
- dopasowuje sekwencję percepcji do zapisanej w tbeli
- podejmuje akcję
Wady:
- liczba wierszy w tabeli nie może być bardzo duża
- zbudowanie takiej tabeli wymaga czasu
- brak autonomi Agenta
- nawet gdyby Agent mógł się uczyć, nauczenie się właściwej odpowiedzi byłoby niewykonalne
Środowisko Agenta:
- dostępne
- deterministyczne / niedeterministyczne (opis za pomocą funkcji)
- epizodyczne / nieepizodyczne
- statyczne / dynamiczne
dyskretne / ciągłe
Rozwiązywanie problemów przez przeszukiwanie:
Agent rozwiązujący problemy
- decyduje jakie działania wykonać, znajdując sekwencję akcji prowadzących do pożądanych stanów
- wymagane jest określenie celu
Kroki konieczne przy rozwiązywaniu problemu
- sformułowanie celu
- określenie akcji - powodujących przejście pomiędzy poszczególnymi stanami
- sformułowanie problemu
- poszukujemy rozwiązania
- wykonanie sekwencji akcji będącej rozwiązaniem problemu
Problem z pojedynczym stanem
Świat odkrywcza
- 100% skuteczności
- cel - stany {7,8}
- operatory { w lewo, w prawo, odkurzaj}
- świat jest dostępny
- Agent zna skutek każdej swojej akcji
Problem o wielu stanach:
- Agent zna skutek każdej akcji
- świat jest częściowo dostępny (w skrajnym przypadku - Agent nie ma żadnych sensorów)
- Agent musi rozmawiać
Problem wielodzielczy (układ wielu kryteriów)
Agent ma:
- sensor położenia
- lokalny sensor kurzu