Inteligentne Systemy Autonomiczne Inteligentne

advertisement
2008-9-14
Inteligentne Systemy Autonomiczne
Definicje
Inteligentne Systemy Autonomiczne
Janusz A. Starzyk
Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania
w Rzeszowie
EE141
Wykorzystano materiał
materiały do wykł
wykładu
Sztuczna Inteligencja
Prof. W. Ducha
Katedra Informatyki Stosowanej UMK
EE141
Janusz
Inteligencja
Organizacja
Pattie Maes MIT Media Lab
‰
‰
A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie
“…Perhaps the last frontier of science – its
ultimate challenge- is to understand the biological
basis of consciousness and the mental process by
which we perceive, act, learn and remember..” z
ksiązki Principles of Neural Science, E. R. Kandel i inni.
ƒ E. R. Kandel otrzymał nagrodę Nobla w 2000 za prace nad
fizjologicznymi podstawami pamięci w sieciach neuronowych.
‰
‰
Klasyczna Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence AI)
Inteligencja Obudowana (Embodied Intelligence EI)
Wyzwania EI
ƒ Musimy wiedzieć jak ja zorganizować
ƒ Musimy poznać metody jej implementacji
ƒ Musimy mieć środki żeby ja zbudować i utrzymać jej działalność
‰
Nadzieje EI
ƒ Ekonomiczne
ƒ Społeczne
‰ “…The question of intelligence is the last great
terrestrial frontier of science...” cytat z ksiązki
Hawkins’a On Intelligence.
ƒ Jeff Hawkins założył Redwood Neuroscience Institute zajmujący
sie badaniami działania mózgu
EE141
EE141
Inteligencja
Oficjalna wypowiedz naukowców na
temat inteligencji Grudzień 13, 1994:
Edytorial podpisany przez 52
naukowców, opracowany przez
Linde S. Gottfredson, University of
Delaware
Inteligencja jest ogólną cechą
umysłu która, miedzy innymi
zawiera umiejętność
rozumowania, planowania,
rozwiązywania problemów,
abstrakcyjnego myślenia,
rozumienia złożonych pojęć,
szybkiego uczenia sie i uczenia
sie przez doświadczenie.
Na podstawie http://www.indiana.edu/~intell/map.shtml
EE141
Różne Definicje Inteligencji
ƒ The American Heritage Dictionary:
l
The capacity to acquire and apply knowledge.
l
The faculty of thought and reason.
ƒ Webster Dictionary:
l
The act or state of knowing; the exercise of the understanding.
l
The capacity to know or understand; readiness of comprehension;
ƒ Wikipedia :
l
The capacity to reason, plan, solve problems, think abstractly,
comprehend ideas and language, and learn.
ƒ Kaplan & Sadock:
l
The ability to learn new things, recall information, think rationally, apply
knowledge and solve problems.
ƒ Słownik on-line dict.die.net
l
The ability to comprehend; to understand and profit from experience
ƒ Dr. C. George Boeree, Profesor - Departament Psychologii w Shippensburg University:
l
A person's capacity to (1) acquire knowledge (i.e. learn and understand),
(2) apply knowledge (solve problems), and (3) engage in abstract
reasoning.
ƒ Dr. John McCarthy Profesor - Computer Science w Stanford University, pionier AI:
l
The computational part of the ability to achieve goals in the world.
ƒ Naukowcy z psychologii:
l
Ability to remember and use what one has learned, in order to solve
problems, adapt to new situations, and understand and manipulate one’s
reality.
EE141
1
2008-9-14
AI i inne nauki
Sztuczna Inteligencja (Artificial
(Artificial Intelligence)
Intelligence)
Definicja
Według prof. W. Ducha - Katedra
Informatyki Stosowanej UMK
AI zaliczana jest do nauk kognitywnych, chociaż nie wszystkie jej
metody mają coś wspólnego z umysłem.
AI uznawana jest również za część informatyki.
Def: Sztuczna Inteligencja (Artificial
Intelligence, AI) to dziedzina nauki
zajmująca się rozwiązywaniem
zagadnień efektywnie
niealgorytmizowalnych w oparciu o
modelowanie wiedzy.
Inteligencja Obliczeniowa (Computational Intelligence - CI) ma na
celu rozwiązywanie zagadnień efektywnie niealgorytmizowalnych
przy pomocy obliczeń. AI jest jej częścią korzystającą z
modelowania wiedzy, inne obszary CI nie korzystają z metod
symbolicznych.
„Obszary badań naukowych powstają w wyniku skupienia się
zainteresowania uczonych wokół różnych zjawisk. Nauki nie
powstają w wyniku definicji ale zostają rozpoznane”
(A. Newell, 1973)
Sztuczna
EE141
Sztuczna
EE141
Inteligencja - Prof. W. Duch
Inteligencja - Prof. W. Duch
AI, CI i inne nauki
AI,
AI, CI i inne nauki
Kognitywistyka zajmuje się zrozumieniem mechanizmów
poznawczych umysłu; z tego punktu widzenia:
Soft
Computing
CI zajmuje się modelowaniem procesów percepcji, pamięci,
sterowania, reakcji, zachowań sensomotorycznych; zaś
AI modelowaniem wyższych czynności poznawczych: myślenia,
rozumowania, rozwiązywania problemów, logiką, językiem.
Logika
rozmyta
Inteligencja - Prof. W. Duch
Klasyczna AI
‰
Inteligencja abstrakcyjna
‰
Model otoczenia
ƒ Warunkiem abstrakcyjnego
rozwiązania problemu
ƒ “mozg w próbówce”
Data
mining
Systemy
ekspertowe
Rachunek
prawdop.
Uczenie
maszynowe
Rozpoznawanie
Wzorców
Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch
Inteligencja Obudowana
‰
Umysł wcielony
ƒ Wiedza wynika z faktu ze
mamy ciało
– Ciało jest podstawa
rozwoju mózgu
‰
Podstawy rozwoju inteligentnych systemó
systemów
Inteligencja rozwija sie
poprzez współdziałanie z
otoczeniem
ƒ Jest usytuowana w
specyficznym otoczeniu
ƒ Otoczenie jest swoim
najlepszym modelem
Z ksiązki Rolf Pfeifer “Understanding of Intelligence”
‰
‰
‰
‰
‰
‰
‰
‰
EE141
Metody
statystyczne
CI - numeryczne
Dane + Wiedza
AI - symboliczne
EE141
ƒ Próbuje symulować
“najwyższe” funkcje umysłu:
– język, rozumowanie,
matematykę, abstrakcyjne
rozwiązywanie problemów
Algorytmy
ewolucyjne
Sieci
neuronowe
Wizualizacja
AI to część CI posługująca się symboliczną reprezentacją wiedzy,
inżynierią wiedzy, tworzeniem systemów ekspertowych.
CI zmierza do automatyzacji procesów akwizycji wiedzy z
obserwacji, analizy danych, percepcji, kategoryzacji, aproksymacji.
Sztuczna
EE141
Optymalizacja
badania operacyjne
Współdziałanie ze
złożonym otoczeniem
Tania budowa
Balans ekologiczny
Zasada nadmiarowości
Równoległe, luźno
połączone procesy
Asynchronizm
Współdziałanie czujników
i przekaźników
Zasada wartości
EE141
Agent
Rysunek Ciarán O’Leary- Dublin Institute of Technology
2
2008-9-14
Zasady projektowania autonomicznych
systemó
systemów inteligentnych
Zasada “tanioś
taniości”
ci”
Z książki Rolf Pfeifer “Understanding of Intelligence”
Zasady
Projektowania
‰Podejście syntetyczne
‰Perspektywa czasowa
‰Wyłanianie sie
‰Różnorodność
‰Nisza ekologiczna
Projektowanie
Agentów
‰
ƒ Eksploatacja niszy
ekologicznej
ƒ ekonomiczny
(ale nadmiarowy)
ƒ Eksploatacja specyficznych
własności fizycznych
interakcji ze środowiskiem
Projekt jest tani
Ma balans ekologiczny
Zasada nadmiarowości
Równoległe, luźno
powiązane procesy
Współdziałanie
sensoryczno-motoryczne
Zasada wartości działania
EE141
EE141
Zasada “balansu ekologicznego”
ekologicznego”
‰
Balans i rozłożenie zadań pomiędzy
ƒ morfologie
ƒ obliczenia neuronowe (system
nerwowy)
ƒ materiały
ƒ otoczenie
‰
Zasada nadmiarowoś
nadmiarowości
‰
‰
Balans złożoności
ƒ Przy danych zadaniach w środowisku
ƒ Dopasowanie stopnia złożoności
systemów: sensorycznego,
motorycznego i nerwowego
EE141
‰
‰
‰
‰
EE141
Nadmiarowość jest
konieczna do zachowań
adaptacyjnych
Częściowe dublowanie
funkcjonalności w rożnych
podsystemach
Systemy sensoryczne:
rożne procesy percepcji z
“dublowaniem” informacji
EE141
Zasada oddział
oddziaływań
ywań sensorycznosensorycznomotorycznych
Generowanie stymulacji wejś
wejścia
poprzez interakcje z otoczeniem
‰
Inteligentni agenci: “tanio”
Wielorakie skojarzone
oddziaływania
Ograniczenia
wynikające z morfologii
i materiałów
Generowanie korelacji
poprzez oddziaływania
fizyczne
Podstawa do korelacji
pomiędzy zmysłami
‰
‰
‰
Samo-organizowanie sie
danych sensorycznych
poprzez oddziaływanie z
otoczeniem
Jest to rzeczywisty
proces fizyczny a nie
“symulowany”
Jest warunkiem
koniecznym uczenia
Holk Cruse
•nie ma centrum
kontrolnego
•jest tylko lokalna
komunikacja miedzy
neuronami
•globalna
komunikacja odbywa
sie poprzez
środowisko.
Połączenia
neuronowe
EE141
3
2008-9-14
Zasada ró
równoległ
wnoległych, luź
luźno
połą
czonych procesó
połączonych
procesów
‰
‰
‰
‰
Inteligencja Obudowana
Inteligentne zachowanie
wylania sie z interakcji
agenta z otoczeniem
Duża ilość równoległych
luźno połączonych
procesów
Asynchronizm
Koordynacja poprzez
–neuronowy system
sensoryczno-motoryczny
–współdziałanie z
otoczeniem
ƒ Definicja
ƒ Inteligencja Obudowana (Embodied Intelligence EI) jest
to mechanizm który uczy sie jak przetrwać w
nieprzychylnym otoczeniu
– Mechanizm: biologiczny, mechaniczny albo wirtualny agent
z wbudowanymi czujnikami i siłownikami
– EI oddziaływuje na otoczenie i odczuwa wyniki swojego działania
– Nieprzychylność otoczenia nie zanika i stymuluje EI do działania
– Nieprzychylność: agresja, ból, ograniczone środki, itp.
– EI uczy sie, musi wiec mieć asocjacyjną samoorganizującą sie
pamięć
EE141 – Wiedza jest zdobywana przez EI (pochodna inteligencji)
EE141
Obudowa Umysłu
Obudowa Umysłu
‰
‰
‰
‰
Obudowa zawiera połączenia
sensoryczne i motoryczne którymi
rdzeń inteligencji kontroluje przy
współdziałaniu z otoczeniem.
Konieczna do rozwoju inteligencji
Niekoniecznie stała lub w formie
fizycznego ciała.
Jej granice są zmienne i wpływają
na samookreślenie mózgu.
‰
‰
Embodiment
Intelligence
core
‰
‰
Environment
EE141
Mózg uczy sie ograniczeń własnej
obudowy
Świadomość jest rezultatem
utożsamiania sie z własną
obudowa
Obudowa może być poszerzona
przez użycie narzędzi i maszyn.
Pomyślne działanie zależy od
poprawnego postrzegania
środowiska i własnej obudowy.
EE141
Motor cortex
Somatosensory cortex
Sensory associative
cortex
Pars
opercularis
Visual associative
cortex
Broca’s
area
Visual
cortex
Primary
Auditory cortex
Wernicke’s
area
Organizacja Mózgu
Czy możemy
naśladować
działanie mózgu
obserwując
procesy
mózgowe?
EE141
4
Download