Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
w oparciu o:
S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach
Przemysław Kobylański
Instytut Matematyki i Informatyki
Politechnika Wrocławska
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
1 / 155
Plan wykładu
1
Wprowadzenie (2g)
2
Inteligentni agenci (2g)
3
Rozwiązywanie problemów przez przeszukiwanie (4g)
4
Nieklasyczne sposoby przeszukiwania (4g)
5
Przeszukiwanie z adwersarzem (4g)
6
Problem spełnienia ograniczeń (2g)
7
Logiczni agenci (4g)
8
Planowanie akcji (4g)
9
Planowanie i działanie w rzeczywistym świecie (4g)
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
2 / 155
Literatura
Lektura podstawowa
1
2
S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach.
Pearson Education Inc., 2010.
I. Bratko. Prolog Programming for Artificial Intelligence.
Addison-Wesley Publishing Company Inc., 1986.
Lektura uzupełniająca
1
W.F. Clocksin, C.S. Mellish. Prolog. Programowanie. Helion, 2003.
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
3 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wykład 1
Wprowadzenie
w oparciu o: S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
4 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
co to jest sztuczna inteligencja?
podstawy sztucznej inteligencji
historia sztucznej inteligencji
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
5 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Co to jest sztuczna inteligencja?
Thinking
Acting
Humanly
"The exciting new effort to make computers think ...machines with minds, in
the full and literal sense." (Haugeland,
1985)
"[The automation of] activities that we
associate with human thinking, activities
such decision-making, problem solving,
learning..." (Hellman, 1978)
"The art of creating machines that perform functions that require intelligence
when performed by people." (Kurzweil,
1990)
"The study of how to make computers do things at which, at the
moment, people are better." (Rich and
Knight, 1991)
P. Kobylański
Rationally
"The study of mental faculties through
the use of computational models. (Charniak and McDermott, 1985)
"The study of the computations
that make it possible to perceive,
reason, and act." (Winston, 1992)
"Computational Intelligence is the study
of the design of intelligent agents."
(Poole et at, 1998)
"AI ...is concerned with intelligent
behavior in artifacts." (Nilsson, 1998)
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
6 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Co to jest sztuczna inteligencja? Ludzkie działanie
Test Turinga zaproponowany przez Alana Turinga w roku 1950.
przetwarzanie języka naturalnego
reprezentacja wiedzy
automatyczne wnioskowanie
maszynowe uczenie
Pełny test Turinga
komputerowe widzenie
robotyka
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
7 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Co to jest sztuczna inteligencja? Ludzkie myślenie
Jak działa ludzki umysł?
poznawanie przez introspekcję
eksperymenty psychologiczne
obrazowanie mózgu
Example
Allen Newell i Herbert Simon opracowali w 1961 roku program GPS
(General Problem Solver). Byli bardziej zainteresowani porównaniem
sposobu rozwiązywania problemów przez ich program i przez człowieka
niż tylko poprawnością działania ich programu.
Interdyscyplinarna kognitywistyka (nauki kognitywne, cognitive science)
łączy komputerowe modele z AI oraz techniki eksperymentalne z
psychologii aby stworzyć precyzyjną i sprawdzalną teorię ludzkiego umysłu.
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
8 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Co to jest sztuczna inteligencja? Racjonalne myślenie
Podejście oparte o prawa poprawnego rozumowania.
Sylogizm Arystotelesa dostarczają wzorce wnioskowania, które zawsze
dostarcza poprawne wnioski z poprawnych przesłanek (np. "Sokrates
jest człowiekiem, wszyscy ludzie są śmiertelni; zatem, Sokrates jest
śmiertelny").
Badanie praw poprawnego rozumowania zainicjowało dziedzinę
nazywaną logiką.
Od 1965 roku istnieją programy, które potrafią rozwiązać każdy
rozwiązywalny problem opisany w języku logiki (jeśli nie istnieje
rozwiązanie, to taki program może wpaść w nieskończoną pętlę).
Nawet problemy opisane kilkuset faktami mogą wykraczać poza
możliwości współczesnego komputera, jeśli nie dostarczy się mu
wskazówek które kroki wnioskowania wykonać w pierwszej kolejności).
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
9 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Co to jest sztuczna inteligencja? Racjonalne działanie
Agent to coś co działa.
Każdy program komputerowy coś robi, ale oczekuje się, że agent
komputerowy
działa autonomicznie,
postrzega środowisko,
utrzymuje się przez dłuższy czas,
adaptuje się do zmian,
wyznacza i osiąga cele.
Racjonalny agent to taki, który działa tak aby osiągnąć najlepszy
wynik albo, w przypadku niepewności, najlepszy oczekiwany wynik.
Książka Russela i Norviga (AIMA) koncentruje się na ogólnych
zasadach racjonalnych agentów oraz na komponentach do ich
tworzenia.
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
10 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: filozofia
Czy można użyć formalne reguły do wyprowadzania poprawnych
wniosków?
Jak umysł wyłania się z fizycznego mózgu?
Skąd bierze się wiedza?
Jak wiedza prowadzi do działania?
* sylogizm Arystoteles 384-322 p.n.e.; projekt mechanicznego kalkulatora Leonardo da Vinci
1452-1519; pierwszy kalkulator Wilhelm Schickard 1592-1635; kalkulator dodający i odejmujący
Blaise Pascal 1623-1662; kalkulator dodający, odejmujący, mnożący, pierwiastkujący Gottfried
Wilhelm Leibniz 1646-1716
* racjonalizm Rene Descartes (Kartezjusz) 1596-1650
* empiryzm Francis Bacon 1561-1626; zasada indukcji David Hume 1711-1776; logiczny
pozytywizm Ludwig Wittgenstein 1889-1951, Bertrand Russell 1872-1970 i Rudolf Carnap
1891-1970
* logiczny związek celu i wiedzy o wynikach akcji Arystoteles 384-322 p.n.e; GPS Newell i Simon
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
11 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: matematyka
Jakie są formalne reguły wyprowadzania poprawnych wniosków?
Co może być obliczone?
Jak wnioskować na podstawie niepewnej informacji?
* rachunek zdań George Boole 1815-1864; rachunek predykatów pierwszego rzędu Gottlob Frege
1848-1925; relacja między obiektami w logice a obiektami rzeczywistego świata Alfred Tarski
1902-1983
* procedura dowodząca każde prawdziwe twierdzenie z logiki pierwszego rzędu oraz twierdzenie
o niezupełności Kurt Gödel 1906-1978; pojęcie obliczalności Alan Turing 1912-1954; problemy
wielomianowe i ponadwielomianowe Cobham 1964 i Edmonds 1965; NP-zupełność Steven Cook
1971 i Richard Karp 1972
* idea prawdopodobieństwa Gerolamo Cardano 1501-1576; jak przewidywać wynik gry
hazardowej i oczekiwaną wygraną Blaise Pascal 1623-1662; metody statystyczne James Bernoulli
1654-1705 i Pierre Laplace 1749-1827; wyliczanie prawdopodobieństwa na podstawie obserwacji
Thomas Bayes 1702-1761
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
12 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: ekonomia
Jak powinniśmy podejmować decyzje aby zmaksymalizować zysk?
Jak powinniśmy to robić gdy inni nie współdziałają z nami?
Jak powinniśmy to robić gdy zysk będzie odległy w przyszłości?
* początek ekonomii Adam Smith 1723-1790; teoria użyteczności Leon Walras 1834-1910, Frank
Ramsey 1931, John von Neumann i Oskar Morgenstern
* teoria gier John von Neumann i Oskar Morgenstern
* formalizacja decyzyjnych procesów Markowa Richard Bellman 1957
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
13 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: neurobiologia
Jak mózg przetwarza informację?
Jednostka obliczeniowa
Jednostka pamięci
Cykl czasu
Operacje/sekundę
Aktualizacji pamięci/sek
Superkomputer1
104 CPUs
1012 tranzystorów
1014 bitów RAM
1015 bitów na dysku
10 9 sekundy
1015
1014
Komputer osobisty2
4 CPUs
109 tranzystorów
1011 bitów RAM
1013 bitów na dysku
10 9 sekundy
1010
1010
Mózg człowieka3
1011 neuronów
1011 neuronów
1014 synaps
10 3 sekundy
1017
1014
1
IBM BLUE GENE
2
Typowy komputer w 2008 roku.
3
Dane o mózgu są stałe, natomiast dane o komputerach rosną o rząd co 5 lat.
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
14 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: neurobiologia
Każdy neuron składa się z ciała komórki zawierającej jądro.
Z komórki wystaje pewna liczba wypustek nazywanych dendrytami i
jedna długa wypustka nazywana aksonem.
Typowy akson ma długość 1 cm ale może osiągać do 1 metra.
Neuron tworzy połączenia z 10 do 100,000 innymi neuronami za
pomocą synaps.
Sygnały są przekazywane z jednego neuronu do drugiego przez
skomplikowaną reakcję chemiczną.
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
15 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: neurobiologia
Axonal arborization
Axon from another cell
Synapse
Dendrite
Axon
Nucleus
Synapses
Cell body or Soma
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
16 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: psychologia
Jak ludzie i zwierzęta myślą i działają?
* początki psychologii Hermann von Helmholtz 1921-1894 i jego uczeń Wilhelm Wundt
1832-1920; behawioryzm zwierząt Herbert Spencer Jennings 1868-1947; behawioryzm John
Watson 1878-1958; kognitywna psychologia postrzegająca mózg jako urządzenie przetwarzające
informacje William James 1842-1910; podstawy agentów opartych na wiedzy Kenneth Craik
1943
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
17 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: inżynieria komputerowa
Jak możemy budować efektywne komputery?
* pierwsza programowalna maszyna tkacka Joseph Marie Jacquard 1752-1834; maszyna
analityczna4 Charles Babbage 1792-1871;
* elektromechaniczny komputer do łamania kodu Enigmy Heath Robinson z zespołu Alana
Turinga 1940; pierwszy ogólnego zastosowania komputer lampowy Colossus zespół Alana
Turinga 1943; pierwszy programowalny komputer Z-3 Konrad Zuse 1941
* z AI wywodzą się takie paradygmaty programowania jak programowanie symboliczne,
funkcyjne, deklaratywne czy obiektowe
4
Pierwsza programowalna maszyna obliczeniowa. Pierwsze programy pisała Ada
Lovelace córka poety Lorda Byrona. Przewidywała ona również, że maszyna analityczna
mogłaby w przyszłości grać w szachy albo komponować muzykę.
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
18 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: teoria sterowania i cybernetyka
Jak artefakty5 mogą działać pod własną kontrolą?
* zegar wodny - pierwsza samokontrolująca się maszyna Ktesibios z Aleksandrii ok. 250 p.n.e.;
teoria sterowania Norbert Wiener 1894-1964; idea inteligencji jako homeostatycznego urządzenia
zawierającego pętlę sprzężenia zwrotnego dla osiągnięcia stabilnego zachowania adaptacyjnego
William Ross Ashby 1940; optymalne sterowanie stochastyczne Andriej Kołmogorow 1941,
Rudolf Kalman 1960
5
Przedmioty stworzone ludzką ręką.
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
19 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Podstawy sztucznej inteligencji: lingwistyka
Jak się ma język do myśli?
* behawioryzm Burrhus Frederic Skinner 1904-1990; struktury syntaktyczne Noam Chomsky;
przetwarzanie języka naturalnego; reprezentacja wiedzy
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
20 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: "ciąża" sztucznej inteligencji 1943-1955
Warren McCulloch i Walter Pitts (1943)
stworzyli model sztucznego neuronu, w którym
każdy neuron charakteryzuje się byciem "włączonym" albo
"wyłączonym"
przełączenia do stanu "włączony" odbywa się przez
stymulację wystarczającej liczby sąsiednich neuronów
pokazali, że
każda obliczalna funkcja może być policzona przez pewną sieć
połączonych neuronów
każdy logiczny spójnik (i, lub, nie itp.) może być wyrażony przez
prostą sieć neuronów
zasugerowali, że sztuczna sieć neuronów mogłaby się uczyć
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
21 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: "ciąża" sztucznej inteligencji 1943-1955
Donald Hebb (1949)
zaproponował prostą regułę aktualizacji wag połączeń między
neuronami umożliwiającą uczenie się sieci
Hebbian learning stosowane jest do dziś
Marvin Minsky i Dean Edmonds (1950)
zbudowali pierwszą sztuczną siecią neuronową Snarc (3000 lamp
elektronowych i sieć 40 neuronów symulowanych mechanizmem
autopilota z bombowca B-52)
Alan Turing (1947)
wygłosił wykład oparty o własny artykuł Computing Machinery and
Intelligence
wprowadził w nim Test Turinga, uczenie maszynowe, algorytmy
genetyczne i uczenie z pozytywnym wzmocnieniem
zaproponował symulowanie umysłu dziecka zamiast symulowania
umysłu dorosłego
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
22 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: narodziny sztucznej inteligencji 1956
John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon i Nathaniel
Rochester (1956)
zorganizowali dwumiesięczny workshop w Dartmouth College
McCarthy po raz pierwszy użył nazwę Sztuczna Inteligencja (Artificial
Intelligence)
Allen Newell i Herbert Simon z Carnegie Tech (obecnie Carnegie
Mellon University CMU) przedstawili swój program LogicTheorist (LT),
który miał możliwość symbolicznego myślenia (opracowali język
przetwarzania list IPL, w którym zaimplementowali LT)
program LogicTheorist był w stanie udowodnić większość twierdzeń z
drugiego rozdziału Principia Mathematica Rusella i Whiteheada
workshop spowodował, że sztuczna inteligencja przez następne 20 lat
była zdominowana przez pracowników i studentów MIT, CMU,
Stanford i IBM
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
23 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: wczesny entuzjazm, wielkie oczekiwania 1952-1969
CMU: Newell i Simon (1957) opracowali General Problem Solver
(GPS), który w przeciwieństwie do LogicTheorist od początku miał
naśladować ludzkie podejście do rozwiązywania problemów
IBM: Herbert Gelernter (1959) stworzył Geometry Theorem Prover
IBM: Arthur Samuel (1952) stworzył serię programów grających w
warcaby, które nauczyły się grać na wysokim poziomie
amatorskim(szybko grały lepiej niż ich twórca)
MIT: John McCarthy (1958) stworzył język LISP, który przez następne
30 lat stał się dominującym językiem programowania w Sztucznej
Inteligencji
MIT: John McCarthy uruchamia AI lab na Stanford University
Rice University: John Alan Robinson (1965) odkrywa zasadę rezolucji
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
24 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: wczesny entuzjazm, wielkie oczekiwania 1952-1969
MIT: Minsky promuje serię prac studenckich:
James R. Slagle (1963) program SAINT całkujący na poziomie kursu
Analiza 1
Tom Evans (1968) program ANALOGY rozwiązujący zadania z testów
IQ dotyczące analogii geometrycznych
Daniel Bobrow (1967) program STUDENT rozwiązujący proste zadania
z algebry zadane językiem naturalnym
Terry Winograd i Jack D. Cowan (1963) pokazali jak duża liczba
współdziałających elementów może wspólnie
reprezentować indywidualne pojęcia jednocześnie zwiększając
równoległość i odporność
Bernard Widrow i Ted Hoff (1962) tworzą sieć sztucznych neuronów
nazwaną Adaline
Frank Rosenblatt (1962) tworzy perceptron
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
25 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: wczesny entuzjazm, wielkie oczekiwania 1952-1969
Blue
Red
Red
Green
Blue
Green
Green
Red
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
26 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: dawka rzeczywistości 1966-1973
coś co sprawdza się na małych przykładach najczęściej nie zadziała w
praktyce dla większej liczby obiektów (planowanie akcji)
automatyczne dowodzenie twierdzeń nie sprawdziło się dla
kilkudziesięciu faktów (dowodzenie twierdzeń)
naiwna wiara, że serią małych mutacji kodu programu można
tworzyć programy rozwiązujące dowolne zadania (ewolucja
maszynowa)
zbyt prosta reprezentacja uniemożliwia osiągnięcie często
najprostszych wyników (perceptron o dwóch wejściach nie potrafi
wykryć czy są one różne)
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
27 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: systemy oparte na wiedzy 1969-1979
system ekspercki DENDRAL wnioskujący o strukturze molekularnej
na podstawie danych ze spektrometru (Buchanan et al. 1969)
system ekspercki MYCIN do diagnozowania zakażeń krwi
(Feigenbaum et al. początek lat 70-tych)
w regułach systemu MYCIN zastosowano współczynniki pewności aby
wyrazić niepewne wnioskowanie
do reprezentacji wiedzy zastosowano koncepcję ram opracowaną przez
Minsky’ego
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
28 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: AI staje się przemysłem 1980-teraz
system ekspercki R1 opracowany przez firmę DEC do wspomagania
konfigurowania komputerów VAX-11/780 (rocznie 40 milionów
dolarów oszczędności)
w 1981 Japonia ogłasza projekt komputerów piątej generacji
(opracowanie komputerów z Prologiem jako językiem maszynowym)
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
29 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: powrót sieci neuronowych 1986-teraz
w połowie lat 80-tych co najmniej cztery różne zespoły na nowo
odkryły algorytm uczenia sieci oparty na wstecznej propagacji (odkryty
przez Brysona w roku 1969)
badania nad sieciami neuronowymi podzieliły się na dwa obszary:
opracowanie architektury i algorytmów oraz zrozumienie ich
matematycznych własności
modelowanie empirycznych własności rzeczywistych neuronów i ich sieci
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
30 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: AI adaptuje metody naukowe 1987-teraz
ukryte modele Markowa (HMM) zastosowane do rozpoznawania
mowy i pisma ręcznego
z takich obszarów jak statystyka, rozpoznawanie wzorców i maszynowe
uczenie wyłonił się nowy obszar badań jakim jest eksploracja danych
(data mining)
na potrzeby wyrażania i operowania niepewną informacją opracowano
sieci bayesowkie (Bayesian network)
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
31 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: pojawienie się inteligentnych agentów 1995-teraz
opracowanie architektury SOAR dla inteligentnych agentów (John
Laird, Allen Newell, Paul Rosenbloom 1987)
internet jako jedno z najważniejszych środowisk dla inteligentnych
agentów (tzw. boty)
Human Level Artificial Intelligence (HLAI) – na fali rozczarowania
osiągnięciami w zakresie sztucznej inteligencji zaproponowano powrót
do jej korzeni, czyli do prac nad maszynami, które myślą, uczą się i
tworzą
Artificial General Intelligence (AGI) – poszukiwania uniwersalnego
algorytmu na uczenie się i działanie w dowolnym środowisku
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
32 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
Historia sztucznej inteligencji: dostępność wielkich zbiorów danych 2001-teraz
główny obiektem dotychczasowych badań informatyki był algorytm,
jednak w ostatnich badaniach z zakresu sztucznej inteligencji sugeruje
się, że dla wielu problemów ważniejsze byłoby martwienie się o dane
niż o wybór odpowiedniego algorytmu
internet źródłem ogromnej liczby danych (1012 słów i 109 obrazów)
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
33 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
The State of the Art
Autonomiczny samochód
projekt STANLEY (Stanford University)
projekt BOSS (CMU)
Rozpoznawanie mowy
rezerwacja lotu w United Airlines
Autonomiczne planowanie i harmonogramowanie
REMOTE AGENT (NASA) autonomiczny program planujący
sterowanie w statkach kosmicznych
MAPGEN (NASA) planowanie operacji w Mars Exploration Rovers
MEXAR2 (ESA) planowanie logistyczne i naukowe dla misji
European’s Space Agency’s Mars Express
Granie w gry
komputer IBM DEEP BLUE był pierwszym komputerem, który
pokonał arcymistrza Garry Kasparova wynikiem 3.5 : 2.5
Zwalczanie spamu
systemy uczące się rozpoznawania spamu Sahami et al 1998, Goodman
i Heckerman 2004
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
34 / 155
Wprowadzenie (2g)
Wprowadzenie
The State of the Art
Planowanie logistyczne
projekt DART (Dynamic Analysis and Replanning Tool) dla
automatycznego planowania i harmonogramowania na potrzeby
transportu dla 50,000 pojazdów (Konflikt w Zatoce Perskiej 1991)
Robotyka
sprzedano ponad dwa miliony robotów Roomba, które
odkurzają mieszkania (The iRobot Corporation)
roboty PackBot wykorzystane w Iraku i Afganistanie do obsługi
materiałów niebezpiecznych, rozbrajania min i pułapek, identyfikacji
położenia snajperów (The iRobot Corporation)
Tłumaczenie maszynowe
program do automatycznego tłumaczenia z języka arabskiego na
angielski (program oparty na modelach statystycznych, sam uczy się na
podstawie przykładów, żaden z członków zespołu nie zna języka
arabskiego)
P. Kobylański
Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji
35 / 155