Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

Wprowadzenie do Sztucznej
Inteligencji
Wykł
Wykład 1
Studia Inż
Inżynierskie
©AM
Dlaczego badania nad sztuczną inteligencją?
• Pró
Próba zrozumienia istot inteligentnych - lepsze poznanie
samego siebie (filozofia, psychologia)
• Wyzwanie dla badaczy - konstrukcja inteligentnych maszyn
• Nieograniczone moż
możliwoś
liwości zastosowań
zastosowań praktycznych
©AM
1
Geneza badań nad sztuczną inteligencją
• Staroż
Starożytne począ
początki w badaniach nad logiką
logiką formalną
formalną
• Koniec lat 5050-tych XX w. prawdziwy impuls do rozwoju z
chwilą
chwilą stworzenia pierwszego komputera
• Pojawienie się
się terminu „sztuczna inteligencja”
inteligencja” - rok 1956
• Obecnie uważ
uważana za jedną
jedną z najistotniejszych dziedzin nauki
obok biologii molekularnej i inż
inżynierii genetycznej
©AM
Inteligencja - próba definicji
• Czy jest to jakaś
jakaś pojedyncza wł
własność
asność,, cecha, czy raczej zbió
zbiór pewnych
umieję
umiejętnoś
tności?
• W jakim stopniu jest wyuczona, a w jakim wrodzona?
• Co tak naprawdę
naprawdę dzieje się
się w trakcie uczenia?
• Czym w gruncie rzeczy jest kreatywność
kreatywność?? Czym intuicja?
• Czy inteligencja moż
może być
być stwierdzona jedynie na podstawie
obserwacji zachowania, czy wymaga raczej poznania jakiś
jakiś
„wewnę
wewnętrznych”
trznych” mechanizmó
mechanizmów?
• Jak wiedza jest reprezentowana w systemie nerwowym i czy pł
płyną
yną z
tego jakieś
jakieś wnioski odnoś
odnośnie budowy inteligentnych maszyn?
• Czym jest samoś
samoświadomość
wiadomość i czy ma znaczenie dla inteligencji?
• Czy w ogó
ogóle moż
możliwe jest stworzenie inteligentnych maszyn, czy
inteligencja wymaga raczej bogactwa doznań
doznań i doś
doświadczeń
wiadczeń, któ
które są
są
dostę
dostępne jedynie w realnie istnieją
istniejącym świecie?
©AM
2
Definicje sztucznej inteligencji
• [Sztuczna inteligencja to automatyzacja] zdolnoś
zdolności przypisanych
ludzkiemu myś
myśleniu, zdolnoś
zdolności taki jak podejmowanie decyzji,
rozwią
rozwiązywanie problemó
problemów, uczenie się
się... [Bellman
[Bellman,, 1978]
• Sztuczna inteligencja to badania prowadzone w kierunku
stworzenia komputeró
komputerów, któ
które myś
myślą ... maszyn posiadają
posiadających
umysł
ł
.
[Haugeland
Haugeland,
,
1985]
umys [
• Sztuczna inteligencja to sztuka tworzenia maszyn zdolnych do
wykonywania dział
działań, wymagają
wymagających od czł
człowieka zaangaż
zaangażowania
inteligencji. [Kurzweil
[Kurzweil,, 1990]
• Sztuczna inteligencja to badania mają
mające na celu stworzenie
komputeró
komputerów posiadają
posiadających umieję
umiejętnoś
tności, w któ
których czł
człowiek jest
obecnie lepszy. [Rich
[Rich i Knight,
Knight, 1991]
©AM
Definicje sztucznej inteligencji c.d.
• Sztuczna inteligencja to badanie zdolnoś
zdolności umysł
umysłowych za pomocą
pomocą
modeli obliczeniowych. [Charniak
[Charniak i McDermott,
McDermott, 1985]
• Sztuczna inteligencja to studia nad modelami obliczeniowymi, któ
które
umoż
umożliwiają
liwiają percepcję
percepcję, wnioskowanie i dział
działanie. [Winston
[Winston,, 1992]
• Sztuczna inteligencja to badania mają
mające na celu opis i symulację
symulację
inteligentnego zachowania w kategoriach procesó
procesów obliczeniowych.
[Schalkoff,
Schalkoff, 1990]
• Sztuczna inteligencja jest gałę
ziąą informatyki, zajmują
gałęzi
zajmującą się
się
automatyzacją
automatyzacją inteligentnego zachowania.[Luger i Stubblefield,
Stubblefield, 1993]
©AM
3
Definicje sztucznej inteligencji c.d.
myś
myślenie
(wnioskowanie)
[Kurzweil,
Kurzweil, 1990]
[Rich i Knight,
Knight, 1991]
[Charniak i McDermott,
McDermott, 1985]
[Winston,
Winston, 1992]
zachowanie
(dział
(działanie)
[Bellman,
Bellman, 1978]
[Haugeland,
Haugeland, 1985]
[Schalkoff,
Schalkoff, 1990]
[Luger i Stubblefield,
Stubblefield, 1993]
ludzkie
racjonalne
©AM
Koncepcje sztucznej inteligencji
„Silna”
Silna” sztuczna inteligencja - system inteligentny, to
taki, któ
który jest bezpoś
bezpośrednim odzwierciedleniem
inteligencji czł
człowieka
„Słaba”
aba” sztuczna inteligencja - system inteligentny, to taki,
któ
który dział
działa racjonalnie (koncepcja systemowa).
©AM
4
Systemowa koncepcja sztucznej inteligencji
Idealistyczna koncepcja racjonalnoś
racjonalności
System funkcjonuje racjonalnie, jeś
jeśli wykonuje wł
właściwe
czynnoś
czynności (akcje, operacje), tzn. dział
działa w sposó
sposób
gwarantują
gwarantujący osią
osiągnię
gnięcie celu, przy przyję
przyjętych
zał
założeniach.
©AM
Działać jak człowiek: Test Turinga
©AM
5
Test Turinga
Mechanizmy niezbę
niezbędne w teś
teście Turinga:
Turinga:
• zdolność
zdolność do przetwarzanie ję
języka naturalnego
• zdolność
zdolność do reprezentowania wiedzy
• zdolność
zdolność do automatycznego wnioskowania
• zdolność
zdolność uczenia się
się
Mechanizmy niezbę
niezbędne w „peł
pełnym”
nym” teś
teście Turinga:
Turinga:
• zdolność
zdolność do rozpoznawania obrazó
obrazów
• zdolność
zdolność poruszania się
się i przemieszczania obiektó
obiektów
(zdolnoś
(zdolności manualne)
©AM
Test Turinga - charakterystyka
• Badanie poró
porównawcze zachowania istoty rozumnej w kontekś
kontekście
pewnego zbioru pytań
pytań; standard pozwalają
pozwalający wykryć
wykryć inteligencję
inteligencję
bez odwoł
odwoływania się
się do "prawdziwej natury”
natury” inteligencji,
wykorzystują
wykorzystujący jedyny dostę
dostępny "wzorzec"
• Zignorowanie wą
wątpliwoś
tpliwości dotyczą
dotyczących wewnę
wewnętrznych procesó
procesów
maszyny, towarzyszą
ą
cych
inteligentnemu
zachowaniu
i
jego
towarzysz
świadomoś
wiadomości bą
bądź braku świadomoś
wiadomości podejmowanych decyzji
• Eliminacja jakichkolwiek tendencji do preferowania inteligencji
organizmó
organizmów ż ywych nad inteligencję
inteligencję maszyn poprzez ograniczenie
kontaktu jedynie do zdalnej formy wymiany informacji
©AM
6
Test Turinga - charakterystyka
• Ograniczenie badań
badań zachowania jedynie do zadań
zadań o charakterze
symbolicznym; nie są
są sprawdzane moż
możliwoś
liwości percepcji
zmysł
zmysłowej ani umieję
umiejętnoś
tności manualne, choć
choć uważ
uważane są
są za
istotny przejaw ludzkiej inteligencji
• Ograniczenie poję
pojęcia inteligencji jedynie do jej ludzkiej postaci;
Czy inteligencja maszynowa lub jakakolwiek inna nie moż
może mieć
mieć
zupeł
zupełnie odmiennej formy (inny, nieznany nam rodzaj
inteligencji)?
©AM
Myśleć jak człowiek: Cognitive science
Kognitywistyka (ang. cognitive science) – opis i
modelowanie ludzkiego sposobu myś
myślenia, jego procesu
poznania i inteligentnego zachowania w odniesieniu do
maszyn (komputeró
(komputerów, robotó
robotów itp.)
Kognitywizm – dział
dział psychologii zajmują
zajmujący się
się badaniami
nad procesami poznawczymi zakł
zakładają
adający, że mechanizmem
tworzenia doś
doświadczeń
wiadczeń (niezbę
(niezbędnych w uczeniu) jest
percepcja
Metody badawcze:
• psychologiczne: introspekcja, psychiatria kliniczna itp.
• eksperymenty neurologiczne - neurobiologia
©AM
7
Myśleć jak człowiek: Cognitive science
Główne cele badań
badań kognitywistycznych to:
• wyjaś
wyjaśnienie natury procesó
procesów mentalnych
• ich modelowanie i symulacja cyfrowa
• projektowanie i rozwó
rozwój inteligentnych urzą
urządzeń
dzeń
Problematyka badawcza tej dziedziny:
• reprezentacja wiedzy
• lingwistyka
• proces uczenia
• procesy myś
myślenia (wnioskowania)
• percepcja
• świadomość
wiadomość
• inteligencja poznawcza
©AM
Myśleć racjonalnie: tradycje logiki
Język logiki formalnej - precyzyjna notacja/forma wyraż
wyrażania opisó
opisów
wszystkich obiektó
obiektów i zwią
związkó
zków mię
między nimi.
Zalety:
Twierdzenie Gödla - moż
możliwe jest zbudowanie programu, któ
który
znajdzie rozwią
ą
zanie
każ
ż
dego
problemu
logicznego,
o
ile
ono
istnieje
rozwi
ka
(jeś
(jeśli nie istnieje, to nie wiemy czy program się
się zatrzyma!).
Wady:
Trudno wyrazić
wyrazić wiedzę
wiedzę nieformalną
nieformalną w ję
języku logiki, szczegó
szczegó lnie zaś
zaś
wiedzę
wiedzę niepewną
niepewną, niepeł
niepełną i nieprecyzyjną
nieprecyzyjną.
Praktyczna realizacja programu rozwią
rozwiązują
zującego realne problemy
logiczne jest obecnie niemoż
niemożliwa ze wzglę
względu na wymagania zasobowe.
©AM
8
Działać racjonalnie: racjonalny system
Systemowa sztuczna inteligencja - studiowanie i konstruowanie
racjonalnych systemó
systemów (agentó
(agentów) sztucznej inteligencji.
Racjonalne dział
działanie to zachowanie prowadzą
prowadzące wł
właściwą
ciwą drogą
drogą do
osią
osiągnię
gnięcia celu; dział
działanie poprawne przy przyję
przyjętych zał
założeniach i
postawionym celu.
Racjonalne dział
działanie to coś
coś wię
więcej niż
niż racjonalne
myś
myślenie/wnioskowanie:
• logiczne wnioskowanie - warunek dostateczny (ale nie konieczny!)
racjonalnego zachowania
©AM
• racjonalne dział
działanie bez wnioskowania (np. natychmiastowa reakcja
mistrza gry w szachy)
• racjonalne dział
działanie bez moż
możliwoś
liwości prowadzenia wnioskowania
(przymus dział
działania bez moż
możliwoś
liwości wnioskowania!)
Działać racjonalnie: racjonalny system
Wszystkie (sześć
(sześć)) zdolnoś
zdolności potrzebnych w teś
teście Turinga to cechy
niezbę
niezbędne ró
również
wnież w osią
osiągnię
gnięciu racjonalnego dział
działania.
Zalety koncepcji racjonalnego agenta:
• wię
większy poziom ogó
ogólnoś
lności niż
niż racjonalne wnioskowanie, któ
które nie
jest jednym sposobem osią
ą
gnię
ę
cia
racjonalnego
zachowania,
osi gni
• moż
możliwa do weryfikacji i realizacji w praktyce ze wzglę
względu na
precyzyjną
precyzyjną i kompletną
kompletną definicję
definicję niezależ
niezależną od jakiegokolwiek
wzorca.
Obecny poziom technologii uniemoż
uniemożliwia peł
pełną realizację
realizację systemowej
koncepcji sztucznej inteligencji w skomplikowanych środowiskach
stą
stąd koncepcja ograniczonej racjonalnoś
racjonalności - właściwego dział
działania w
sytuacji ograniczonych zasobó
zasobów obliczeniowych (pamię
(pamięci i/lub czasu).
©AM
9
Kognitywizm a konekcjonizm w sztucznej
inteligencji
Kognitywizm
Opis i modelowanie procesó
procesów poznawczych jest
moż
możliwy na poziomie symbolicznym (paradygmat von
Neumanna).
Konekcjonizm
Opis i modelowanie procesó
procesów poznawczych za
pomocą
pomocą duż
dużej liczby maksymalnie uproszczonych
jednostek przetwarzają
czonych w
przetwarzających, połą
połączonych
skomplikowane sieci i realizują
realizujących przetwarzanie
subsymboliczne (przetwarzanie rozproszone i
równoległ
wnoległe).
©AM
Kognitywizm w sztucznej inteligencji
Fizyczny system symboli to zbió
zbiór elementó
elementów
zwanych symbolami, bę
będących fizycznymi wzorcami,
któ
które mogą
mogą wystę
występować
pować jako skł
składniki elementó
elementów
innego typu zwanych wyraż
wyrażeniami (lub strukturami
symbolicznymi).
Hipoteza Fizycznego Systemu Symboli
Fizyczny system symboli ma niezbę
niezbędne i wystarczają
wystarczające
środki do wygenerowania inteligentnego dział
działania (Newell
(Newell,,
Simon’
Simon’76).
©AM
10
Podstawowe zagadnienia dotyczące budowy
systemów sztucznej inteligencji
Reprezentacja wiedzy jest to sposó
sposób przedstawienia
cał
całego zakresu wiedzy niezbę
niezbędnej dla inteligentnego
zachowania w formalnym ję
języku, to znaczy takim, któ
którym
moż
może posł
posługiwać
ugiwać się
się komputer.
Przeszukiwanie jest techniką
techniką rozwią
rozwiązywania problemó
problemów,
polegają
polegającą na systematycznej eksploracji przestrzeni
stanó
stanów (hipotez rozwią
rozwiązania) problemu, to znaczy analizie
wszystkich kolejnych i alternatywnych (ró
(równoległ
wnoległych)
krokó
kroków pojawiają
pojawiających się
się w procesie rozwią
rozwiązywania
problemu.
©AM
Obszary zastosowań sztucznej inteligencji
• Gry
• Automatyczne wnioskowanie i dowodzenie
twierdzeń
twierdzeń
• Systemy eksperckie
• Przetwarzanie ję
języka naturalnego
• Rozpoznawanie obrazó
obrazów
• Planowanie dział
działań i robotyka
• Automatyczne (maszynowe) uczenie się
się
©AM
11
Literatura
1. Charniak,
Charniak, D. McDermott,
McDermott, Introduction to Artificial
Intelligence,
Intelligence, Addison Wesley,
Wesley, 1985.
2. G.F. Lugger,
Lugger, W.A. Stubblefield,
Stubblefield, Artificial Intelligence
and the Design of Expert Systems,
Systems, The
Benjamin/Cummings
Benjamin/Cummings Publ.
Publ. Comp.
Comp. Inc.,
Inc., 1989.
3. E. Rich,
Rich, Artificial Intelligence,
Intelligence, McGraw Hill,
Hill, 1983.
4. E. Rich,
Rich, Knight,
Knight, Artificial Intelligence,
Intelligence, McGraw Hill,
Hill,
1991.
5. S. J. Russell, P. Norvig,
Norvig, Artificial Intelligence.
Intelligence. A
Modern Approach.
Approach. Prentice Hall, Upper Saddle River,
River,
New Yersey,
Yersey, 1994.
©AM
12