Sztuczna Inteligencja = Artificial Intelligence = AI
definicja sztucznej inteligencji
1.Realizacja za pomocą komputera tego, co w wypadku realizacji przez człowieka byłoby nazywane działaniem inteligentnym. Niektórzy uważają ją za teorie zachowania człowieka, podczas gdy
inni traktują ja jako zbiór inteligentnych technik programowania.
2.Sztuczna inteligencja jest ta czescia informatyki, która bada procesy rozumowania symbolicznego i niealgorytmicznego oraz zajmuje się reprezentacja symbolicznie ujetej wiedzy.
Zadania SI:-rozwiazywanie przez komputer trudnych, nietrywialnych zadan, wymagajacych znalezienia rozwiazania w warunkach niepełnej i niepewnej informacji-rozpoznawanie obrazów, czyli dokonywanie klasyfikacji obiektów według zaobserwowanych ich cech-gry ekonomiczne, strategiczne itp. oraz podejmowanie decyzji-rozumienie przez komputer jezyka naturalnego -tzw. maszynowe przetwarzanie jezyka (dialog człowiek-maszyna)-konstruowanie robotów
Koło Ramona Lulla - łaczonie na rózne sposoby slow przez obracanie kół wokół osi
test Turinga-
eksperyment definiujacy „maszyne myslaca”, zaproponowany przez A. Turinga.
Maszyne mozna uznac za nasladujaca dostatecznie dobrze procesy myslowe, jesli człowiek prowadzacy z nia dialog (nie poinformowany o tym, ze rozmawia z maszyna), nie bedzie w
stanie odróznic rozmowy z maszyna od rozmowy z drugim człowiekiem
Test Turinga (klasyczny) - rok 1950 - sprawdza kompetencje maszyn z zakresu umiejetnosci posługiwania sie jezykiem naturalnym.
Test Turinga o rozszerzeniu pierwszego stopnia - 1956 - rozszerzenie wynikajace z definicji SI M. Minsky’ego –sprawdza wszelkie akty poznawcze maszyny, porównujac je z aktami poznawczymi człowieka, w których korzysta on z inteligencji.
Test Turinga o rozszerzeniu drugiego stopnia - 1972 - rozszerzenie wynikajace z faktu, ze nie tylko ludzie sa inteligentni, ale i niektóre zwierzeta. Sprawdza wszelkie akty
poznawcze, w których wykorzystywana jest inteligencja tak ludzi, jak i zwierzat.
Do przejsc test Turinga maszynie stawia sie zaawansowane wymagania z wielu dziedzin, w tym:
przetwarzania jezyka naturalnego, reprezentacji wiedzy, automatycznego rozumowania, zagadnien na temat maszyn samouczacych sie, rozpoznawania obiektów i głosu, robotyki.
ELIZA jest to program symulujacy psychoanalityka, napisany w 1966 przez Josepha Weizenbauma, jest historycznie pierwszym programem do prowadzenia konwersacji. Program ELIZA analizuje wzorce w zdaniach, które otrzymuje, a nastepnie buduje pytania przez przestawienie słów oraz podmianę słów kluczowych.
Bot jest programem wykonujacym pewne czynnosci w zastepstwie człowieka. Czasem jego funkcja jest udawanie ludzkiego zachowania lub wykonywanie zautomatyzowanych czynności. Nazwa bot pochodzi od słowa robot. Programy te działaja na przykład na IRC (Internet Relay Chat).
Teoria gier-dział matematyki badajacy własnosci gier rozumianych jako procesy o okreslonych zbiorach strategii (tzw. profil strategii) postepowania uczestników. Teoria gier jest uzywana do opisu zjawisk ekonomicznych, biologicznych, społecznych, militarnych itp.
W teorii gier, strategia to plan działania gracza opisujacy jego zachowanie w kazdej mozliwej sytuacji. Strategie mozna interpretowac jako algorytm.
Profil strategii to zbiór zawierajacy jako elementy strategie, po jednej dla kazdego gracza. Profil strategii pozwala wyznaczyc ruch kazdego gracza w każdej sytuacji, a zatem w pełni określa całkowity przebieg gry.
W teorii gier gra rozumiana jest jako czynnosc o ustalonych zasadach, w której udział bierze zwykle kilka osób (rzadziej jedna). Ze wzgledu na przepływ informacji pomiedzy graczami gry
dzieli sie na:
kooperatywne (uczestnicy porozumiewaja sie ze soba)
niekooperatywne (uczestnicy nie porozumiewaja sie ze soba)
Równowaga Nasha (ang. Nash-Equilibrium) jest to stan strategicznej równowagi w grach niekooperatywnych, w którym strategia kazdego z graczy jest optymalna.
-W grach dwuosobowych strategie graczy sa najlepszymi odpowiedziami na siebie nawzajem
Ogólny przepis rozwiazywania zadan wyglada nastepujaco:
--Formalizacja zadania, okreslenie niewiadomych, danych poczatkowych i koncowych i ograniczen.
2- Ułozenie planu rozwiazania zadania, wybranie gotowego lub opracowanie własnego algorytmu.
-Wykonanie planu, przeprowadzenie obliczen numerycznych.
4- Ocena rozwiazania, oszacowanie jakosci i analiza drogi dojscia do wyniku.
Przed podjeciem rozwiazania jakiegokolwiek zadania musimy dysponowac:
-wiedza dziedzinowa (wiedza formalna)
-doswiadczeniem i intuicja (wiedza nieformalna)
Etap zebrania wiedzy formalnej i przywołania do swiadomosci wiedzy nieformalnej nazywamy mobilizacja.
Gdy dysponujemy juz niezbednymi faktami nalezy je teraz połaczyc w całosc dajaca pozadane rezultaty. Połaczenie to powinno być logiczne i jednoznaczne. Etap ten nazywamy organizacja.
Waznym elementem w uzyskaniu postepu jest modyfikacja zadania.
Popularne metody modyfikacji zadania to:
-odwołanie do definicji,
-rozkładanie zadania i składnie na nowo,
-wprowadzanie elementów pomocniczych,
-uogólnianie,
-uzycie analogii.
Jeden ze sposobów rozwiazania zadan to podzielenie zadania na podzadania(etapy). Taki tok postepowania mozna przedstawic w postaci drzewa rozwiazania zadania.
Jesli przyjac, ze kazde podzadanie to scisle zdefiniowany stan procesu rozwiazywania zadania, to przestrzen (drzewo) rozwiazywania zadania mozna nazywac przestrzenia stanów.
Przestrzen stanów mozna podzielic na:
-aktualna przestrzen rozwiazywania – przestrzen, której reprezentacja znajduje sie w pamieci komputera
-potencjalna przestrzen rozwiazywania – przestrzen, której reprezentacja moze byc utworzona na podstawie przestrzeni aktualnej przy uzyciu operatorów i przy uwzglednieniu ograniczen
Na potrzeby rozwiazania zadania nalezy zdefiniowac:
-przestrzen stanów: S = fsg
-stan lub zbiór stanów poczatkowych: sp _ S
-zbiór operatorów (reguł): O = fr : si !sjg
-stan lub zbiór stanów koncowych: sk _ S
-miary jakosci rozwiazania: v(s 2 sk )
Operator O składa sie z dwóch elementów:
O = <d, p>
gdzie: d -nazwa operatora p -warunek, który musi byc spełniony, by operator mógł byc zastosowany
A.
Ograniczenia moga byc zdefiniowane przez:
-funkcje warunkowe (zdaniowe) okreslane na tych stanach
-wektor celu,
Warunki zakonczenia procesu mozna opisac na trzy sposoby:
1 -Wyczerpanie srodków komputera (czasu, pamieci, operatorów).
2 -Osiagniecie przez komputer stanu swiadczacego o mozliwosci
otrzymania rozwiazania (rozwiazanie przyblizone).
3 -Osiagniecie przez komputer stanu, który jest poszukiwanym
rozwiazaniem.
GPS był programem, który dzielił postawiony problem na prostsze zagadnienia i starał sie po kolei z nimi uporac. W trakcie rozwiazywania problemu GPS wykonywał trzy operacje:
1 Przekształcenie jednego stanu w inny.
2 Zmniejszanie róznic miedzy dwoma stanami.
3 Zastosowanie do danego stanu wybranego operatora.
Przeszukiwanie systematyczne
-Gwarantuje znalezienie najlepszego rozwiazania. Czas poszukiwania moze byc bardzo długi.
Przeszukiwanie losowe- Nie gwarantuje znalezienia rozwiazania.
Przeszukiwanie heurystyczne -Gwarantuje znalezienie ’jakiegos’ rozwiazania w rozsadnym czasie.
Przeszukiwanie w głąb
Algorytm:
1 Ekspansja (generowanie wszystkich potomków) biezacego
wezła
2 Sprawdzenie czy wsród wygenerowanych stanów jest
rozwiazanie:
TAK - Koniec
NIE - Pierwszy z potomków biezacym wezłem, skok do 1
Polega na badaniu wszystkich krawędzi wychodzących z podanego wierzchołka. Po zbadaniu wszystkich krawędzi wychodzących z danego wierzchołka algorytm powraca do wierzchołka, z którego dany wierzchołek został odwiedzony. Nie gwarantuje znalezienia najkrótszej sciezki dojscia do rozwiazania. Wymaga mniejszej ilosci pamieci niz przeszukiwanie wszerz.
Moze szybciej prowadzic do znalezienia rozwiazania niz przeszukiwanie wszerz.
Przeszukiwanie wszerz
1 Generowanie wszystkich stanów dla biezacego poziomu drzewa
2 Sprawdzenie czy wsród wygenerowanych stanów jest rozwiazanie:
NIE - Skok do 1
Przechodzenie grafu rozpoczyna się od zadanego wierzchołka s i polega na odwiedzeniu wszystkich osiągalnych z niego wierzchołków. Wykorzystywany jest do odnajdywania najkrótszej drogi w grafie, zajmuje duzo pamieci.
Wiedza systemu eksperckiego:
-fakty: powszechnie akceptowane przez specjalistów
-heurestyki: informacja subiektywna, przypuszczenia, domysły
Cele stosowania programów ekspertowych:
-Koszty: w dłuzszym okresie czasu sa znacznie tansze,
-Brak ekspertów w wielu dziedzinach,
-ES pracuja szybciej, nie mecza sie, sa bardziej niezawodne niż ludzie,
-Konsekwentne, konsystentne, obiektywne, dokładne,
-Zawsze do dyspozycji (nie strajkuja!),
-Analiza duzych ilosci danych wymaga komputera.
A
Etapy budowania Systemów Ekspertowych:
-Analizy problemu - oceny, czy budowa SE dla danego problem ma sens,
-Specyfikacji systemu - szczegółowego okreslenia funkcji i oczekiwan,
-Akwizycji wiedzy - zgromadzenia, wydobycia z ekspertów i organizacji wiedzy,
-Wybór metody reprezentacji wiedzy i narzedzi do budowy systemu,
-Konstrukcji systemu ekspertowego - utworzenia bazy wiedzy, reguł wnioskowania, systemu wyjasniajacego rozumowanie i prowadzenia dialogu z uzytkownikiem,
-Weryfikacji i testowania systemu.
Akwizycja wiedzy na potrzeby Systemów Ekspertowych:
-prowadzenie wywiadów z ekspertami,
-analiza kwestionariuszy wypełnianych przez ekspertów,
-analiza raportów pisanych przez ekspertów,
-analiza komentarzy ekspertów wykonywanych w czasie pracy,
-obserwacja ekspertów przy pracy,
-introspekcja,
-szukanie w Internecie,
Rodzaje Systemów Ekspertowych:
-Systemy edukacyjne czyli CAI, lub ICAI (Intelligent Computer Aided Instruction), a wiec inteligentne wspomaganienauczania, systemy algebry symbolicznej,
-Systemy interpretujace wspomagajace analize i interpretacje informacji, wydobywanie informacji z baz danych,interpretujace dane geologiczne,
-Systemy planistyczne wspomagajace strategiczne działanie i planowanie zadan, np. planowanie syntezy zwiazkówchemicznych czy budowy systemów komputerowych,
-Systemy prognostyczne wspomagajace wyciaganie wniosków i przewidywanie tendencji,
-Systemy kontrolne pozwalajace na sterowanieskomplikowanymi systemami, takimi jak automatyczne zakładyprodukcyjne itp.,
-Systemy diagnostyczne to jedno z najbardziej popularnych zastosowan SE, w zagadnieniach technicznych, medycynie, analizie chemicznej i wielu innych problemach,
-Systemy testujace pomagaja przy znajdywaniu problemów i moga byc czescia systemów kontrolnych lub systemówdiagnostycznych,
-Systemy naprawcze nie tylko prowadza testy ale i planują działania korekcyjne. Mozna do nich zaliczyc równiez niektóre systemy medyczne, zalecajace leczenie,
-Systemy projektujace wspomagaja prace projektowe, takie jak projektowanie układów elektronicznych, CAD czy CAM.
Rodzaje rozumowania: retrospektywne (które reguły i dlaczego), hipotetyczne (co by było gdyby), kontrafaktyczne.
Zalety SE:
-Przydatne do rozwiazywania złozonych problemów, w dziedzinach, w których zgromadzono wiedze empiryczna
-Potrafia odpowiadac na pytania prezentujac swoje konkluzje w intuicyjne zrozumiały sposób, nie potrzeba programistów by zrozumiec ich działanie.
-Zwykle oparte sa na jednolitym sposobie reprezentacji wiedzy, np. regułach lub ramach dzieki czemu łatwo jest modyfikować wiedze.
Wady SE:
-Trudno jest przewidziec, jakie beda skutki dodania nowej wiedzy, rozumowanie zdroworozsadkowe jest trudne.
-Trudno jest pozyskiwac wiedze (uczenie maszynowe i odkrywanie wiedzy rzadko jest czescia ES).
Systemy Doradcze:
-dynamiczne (online) – realizuje zadania w: ograniczonym i gwarantowanym czasie oraz przy ograniczonych zasobach. Dynamiczne systemy doradcze umozliwiaja wspomaganie
postepowania diagnostycznego w odniesieniu do obiektu: z uwzglednieniem jego zmiennych warunków działania oraz ograniczonej dynamiki zmian stanu technicznego tego obiektu
-statyczne (offline) - Statyczne systemy doradcze wspomagaja poszukiwanie rozwiązania
w stałym otoczeniu
Schemat budowy statycznego SE
Elementy SE uzywane podczas współdziałania z uzytkownikiem: procedury sterowania dialogiem pomiedzy uzytkownikiem a systemem doradczym, procedury wnioskowania (lub w ogólnosci rozumowania), procedury objasniania, procedury aktualizacji zawartosci bazy wiedzy.
Elementy SE, które nie sa uzywane podczas współdziałania z uzytkownikiem: baza wiedzy,
baza danych stałych, baza danych zmiennych
Układ sterowania dialogiem - umozliwia użytkownikowi komunikowanie sie z układem objasniajacym i układem wnioskujacym.
Baza wiedzy - zbiór reguł, definicji i opisów faktów z określonej dziedziny, umozliwiajacy logiczny wywód wniosków lub podejmowanie decyzji w komputerowym systemie doradczym (eksperckim).
Baza ograniczen - listy stwierdzen wykluczajacych sie dla danej bazy reguł.
Regułowy system doradczy - System doradczy w którym zastosowano reprezentację wiedzy w
postaci reguł. (reguła: jeśli przesłanka to konkluzja)
Rodzaje wiedzy
-deklaratywna - zawiera orzeczenia o uznanych faktach. Może być pozyskana od specjalistów lub z baz danych
-proceduralna -dotyczy działania obiektów i ogólnych sposobów postepowania. Pozyskiwana od specjalistów w sposób pośredni lub bezpośredni.
Baza danych - to zbiór danych zapisanych w scisle okreslony sposób w strukturach odpowiadajacych załozonemu modelowi danych. Dzielą się na ...
wojtastychy1