Sztuczna inteligencja wykad, informatyka, Inteligencja


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



Wyszukiwarka