Machine Intelligence

advertisement
Inteligentne Systemy Autonomiczne
Janusz A. Starzyk
Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania
w Rzeszowie
EE141
Inteligentne Systemy Autonomiczne
Definicje
Wykorzystano materiały do wykładu
Sztuczna Inteligencja
Prof. W. Ducha
Katedra Informatyki Stosowanej UMK
EE141
Janusz
A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie
Inteligencja
Pattie Maes MIT Media Lab

“…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.
 E. R. Kandel otrzymał nagrodę Nobla w 2000 za prace nad
fizjologicznymi podstawami pamięci w sieciach neuronowych.
 “…The question of intelligence is the last great
terrestrial frontier of science...” cytat z ksiązki
Hawkins’a On Intelligence.
 Jeff Hawkins założył Redwood Neuroscience Institute zajmujący
sie badaniami działania mózgu
EE141
Organizacja



Klasyczna Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence AI)
Inteligencja Obudowana (Embodied Intelligence EI)
Wyzwania EI
 Musimy wiedzieć jak ja zorganizować
 Musimy poznać metody jej implementacji
 Musimy mieć środki żeby ja zbudować i utrzymać jej działalność

Nadzieje EI
 Ekonomiczne
 Społeczne
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
 The American Heritage Dictionary:
l The capacity to acquire and apply knowledge.
l
The faculty of thought and reason.
 Webster Dictionary:
l
The act or state of knowing; the exercise of the understanding.
l
The capacity to know or understand; readiness of comprehension;
 Wikipedia :
l
The capacity to reason, plan, solve problems, think abstractly,
comprehend ideas and language, and learn.
 Kaplan & Sadock:
l
The ability to learn new things, recall information, think rationally, apply
knowledge and solve problems.
 Słownik on-line dict.die.net
l
The ability to comprehend; to understand and profit from experience
 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.
 Dr. John McCarthy Profesor - Computer Science w Stanford University, pionier AI:
l
The computational part of the ability to achieve goals in the world.
 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
Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence)
Definicja
Według prof. W. Ducha - Katedra
Informatyki Stosowanej UMK
Def: Sztuczna Inteligencja (Artificial
Intelligence, AI) to dziedzina nauki
zajmująca się rozwiązywaniem
zagadnień efektywnie
niealgorytmizowalnych w oparciu o
modelowanie wiedzy.
Sztuczna
EE141
Inteligencja - Prof. W. Duch
AI i inne nauki
AI zaliczana jest do nauk kognitywnych, chociaż nie wszystkie jej
metody mają coś wspólnego z umysłem.
AI uznawana jest również za część informatyki.
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
Inteligencja - Prof. W. Duch
AI, CI i inne nauki
Kognitywistyka zajmuje się zrozumieniem mechanizmów
poznawczych umysłu; z tego punktu widzenia:
CI zajmuje się modelowaniem procesów percepcji, pamięci,
sterowania, reakcji, zachowań sensomotorycznych; zaś
AI modelowaniem wyższych czynności poznawczych: myślenia,
rozumowania, rozwiązywania problemów, logiką, językiem.
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
Inteligencja - Prof. W. Duch
AI, CI i inne nauki
Soft
Computing
Logika
rozmyta
Optymalizacja
badania operacyjne
Algorytmy
ewolucyjne
Sieci
neuronowe
Wizualizacja
Data
mining
Systemy
ekspertowe
EE141
Metody
statystyczne
CI - numeryczne
Dane + Wiedza
AI - symboliczne
Rachunek
prawdop.
Uczenie
maszynowe
Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch
Rozpoznawanie
Wzorców
Klasyczna AI

Inteligencja abstrakcyjna
Inteligencja Obudowana

 Próbuje symulować
“najwyższe” funkcje umysłu:
– język, rozumowanie,
matematykę, abstrakcyjne
rozwiązywanie problemów

Model otoczenia
 Warunkiem abstrakcyjnego
rozwiązania problemu
 “mozg w próbówce”
EE141
Umysł wcielony
 Wiedza wynika z faktu ze
mamy ciało
– Ciało jest podstawa
rozwoju mózgu

Inteligencja rozwija sie
poprzez współdziałanie z
otoczeniem
 Jest usytuowana w
specyficznym otoczeniu
 Otoczenie jest swoim
najlepszym modelem
Podstawy rozwoju inteligentnych systemów
Z ksiązki Rolf Pfeifer “Understanding of Intelligence”








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
Zasady projektowania autonomicznych
systemów inteligentnych
Z książki Rolf Pfeifer “Understanding of Intelligence”
Zasady
Projektowania
Podejście syntetyczne
Perspektywa czasowa
Wyłanianie sie
Różnorodność
Nisza ekologiczna
EE141
Projektowanie
Agentów
Projekt jest tani
Ma balans ekologiczny
Zasada nadmiarowości
Równoległe, luźno
powiązane procesy
Współdziałanie
sensoryczno-motoryczne
Zasada wartości działania
Zasada “taniości”

Inteligentni agenci: “tanio”
 Eksploatacja niszy
ekologicznej
 ekonomiczny
(ale nadmiarowy)
 Eksploatacja specyficznych
własności fizycznych
interakcji ze środowiskiem
EE141
Zasada “balansu ekologicznego”

Balans i rozłożenie zadań pomiędzy
 morfologie
 obliczenia neuronowe (system
nerwowy)
 materiały
 otoczenie

Balans złożoności
 Przy danych zadaniach w środowisku
 Dopasowanie stopnia złożoności
systemów: sensorycznego,
motorycznego i nerwowego
EE141
Zasada nadmiarowości



Nadmiarowość jest
konieczna do zachowań
adaptacyjnych
Częściowe dublowanie
funkcjonalności w rożnych
podsystemach
Systemy sensoryczne:
rożne procesy percepcji z
“dublowaniem” informacji
EE141
Generowanie stymulacji wejścia
poprzez interakcje z otoczeniem




EE141
Wielorakie skojarzone
oddziaływania
Ograniczenia
wynikające z morfologii
i materiałów
Generowanie korelacji
poprzez oddziaływania
fizyczne
Podstawa do korelacji
pomiędzy zmysłami
Zasada oddziaływań sensorycznomotorycznych



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
Zasada równoległych, luźno
połączonych procesów




EE141
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
Inteligencja Obudowana
 Definicja
 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)
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.
EE141
Embodiment
Intelligence
core
Environment
Obudowa Umysłu




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
EE141
Czy możemy
naśladować
działanie mózgu
obserwując
procesy
mózgowe?
Download
Random flashcards
123

2 Cards oauth2_google_0a87d737-559d-4799-9194-d76e8d2e5390

ALICJA

4 Cards oauth2_google_3d22cb2e-d639-45de-a1f9-1584cfd7eea2

bvbzbx

2 Cards oauth2_google_e1804830-50f6-410f-8885-745c7a100970

Motywacja w zzl

3 Cards ypy

Create flashcards