Wstęp do kognitywistyki. Wykład 12: Wprowadzenie do SI. Obliczeniowa teoria umysłu

Podobne dokumenty
Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD XII: Modele i architektury poznawcze

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Wstęp do kognitywistyki. Wykład 3: Logiczny neuron. Rachunek sieci neuronowych

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Wstęp do kognitywistyki

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Wprowadzenie do Sztucznej Inteligencji

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD III: Problemy agenta

Główne problemy kognitywistyki: Reprezentacja

Filozofia umysłu. Eliminatywizm. Wykład VIII: w filozofii umysłu

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Alan M. TURING. Matematyk u progu współczesnej informatyki

Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

M T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM

Język myśli. ang. Language of Thought, Mentalese. Dr hab. Maciej Witek Zakład Filozofii Nauki, Wydział Humanistyczny Uniwersytet Szczeciński

Podstawy sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja - wprowadzenie

Percepcja, język, myślenie

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Kognitywistyka: odkrywanie labiryntu umysłu z różnymi nićmi Ariadny w ręku

KIERUNEK: KOGNITYWISTYKA

Programowanie komputerów

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Sztuczna inteligencja i logika. Podsumowanie przedsięwzięcia naukowego Kisielewicz Andrzej WNT 20011

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Czy architektura umysłu to tylko taka sobie bajeczka? Marcin Miłkowski

Stefan Sokołowski SZTUCZNAINTELIGENCJA. Inst. Informatyki UG, Gdańsk, 2009/2010

Informacja w perspektywie obliczeniowej. Informacje, liczby i obliczenia

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

Wstęp do kognitywistyki. Wykład 5: Rewolucja kognitywna?

Wstęp do informatyki. Architektura co to jest? Architektura Model komputera. Od układów logicznych do CPU. Automat skończony. Maszyny Turinga (1936)

Cyfrowość i analogowość. Wstępny zarys tematyki metodologicznofilozoficznej

LEKCJA TEMAT: Zasada działania komputera.

Księgarnia PWN: Szymon Wróbel - Umysł, gramatyka, ewolucja

Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze

Festiwal Myśli Abstrakcyjnej, Warszawa, Czy SZTUCZNA INTELIGENCJA potrzebuje FILOZOFII?

Obliczenia inspirowane Naturą

Systemy Agentowe główne cechy. Mariusz.Matuszek WETI PG

Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD II: Agent i jego środowisko

Teoretyczne podstawy informatyki

O ALGORYTMACH I MASZYNACH TURINGA

Definicje. Algorytm to:

Informatyka. Michał Rad

Percepcja, język, myślenie

O ISTOTNYCH OGRANICZENIACH METODY

Umysł Komputer Świat TEX output: :17 strona: 1

CZYM SĄ OBLICZENIA NAT A URALNE?

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Ekonomiczno-Informatyczny w Wilnie SYLLABUS na rok akademicki 2012/2013

Sztuczna inteligencja

Efektywność Procedur Obliczeniowych. wykład 5

Kognitywistyka, poznanie, język. Uwagi wprowadzające.

Zasady krytycznego myślenia (1)

Psychologia procesów poznawczych Kod przedmiotu

Algorytm. a programowanie -

Historia sztucznej inteligencji. Przygotował: Konrad Słoniewski

prawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA (nie tyko w informatyce) kod znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz

Percepcja, język, myślenie

REGULAMIN ZAJĘĆ Z PRZEDMIOTU: PSYCHOLOGIA PROCESÓW POZNAWCZYCH - rok akademicki 2016/2017 -

Podstawy Informatyki Systemy sterowane przepływem argumentów

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Epistemologia. #00 Abstrakty prac. Paweł Łupkowski. Instytut Psychologii UAM

Elementy kognitywistyki:

CZY INFORMATYKOM MUSI WYSTARCZYĆ NIESKOŃCZONOŚĆ POTENCJALNA?

Sztuczna Inteligencja i Systemy Doradcze

O REDUKCJI U-INFORMACJI

MIND-BODY PROBLEM. i nowe nadzieje dla chrześcijańskiej antropologii

Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki

6. Zagadnienia źródła poznania I Psychologiczne zagadnienie źródła poznania

Przedmiotowy System Oceniania Fizyka z Astronomią

KOGNITYWISTYKA PROGRAM OBOWIĄZUJĄCY STUDENTÓW Z REKRUTACJI OD ROKU 2012/2013. Rok I Semestr I

O tzw. metaforze komputerowej

Wstęp do kognitywistyki. Wykład 4: Cybernetyczny nurt w kognitywistyce

Wstęp do kognitywistyki. Wykład 7: Psychologia poznawcza: nietrwałe reprezentacje mentalne

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

INFORMATYKA, TECHNOLOGIA INFORMACYJNA ORAZ INFORMATYKA W LOGISTYCE

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

Logiczny model komputera i działanie procesora. Część 1.

Technologie informacyjne - wykład 12 -

dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań

Technologie i systemy oparte na logice rozmytej

Wstęp do kognitywistyki. Wykład 6: Psychologia poznawcza

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Repetytorium z matematyki 3,0 1,0 3,0 3,0. Analiza matematyczna 1 4,0 2,0 4,0 2,0. Analiza matematyczna 2 6,0 2,0 6,0 2,0

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Załącznik Nr 4. odniesienie do obszarowych efektów kształcenia w KRK. kierunkowe efekty kształceniaopis WIEDZA

O RÓŻNYCH SPOSOBACH ROZUMIENIA ANALOGOWOŚCI W INFORMATYCE

Obliczenia inspirowane Naturą

Grupy pytań na egzamin inżynierski na kierunku Informatyka

Metody Sztucznej Inteligencji Methods of Artificial Intelligence. Elektrotechnika II stopień ogólno akademicki. niestacjonarne. przedmiot kierunkowy

Metodologia badań psychologicznych

Logika dla prawników

TRANSLACJA I TRANSLATORY

Inteligencja. Władysław Kopaliśki, Słownik wyrazów obcych i zwrotów obcojęzycznych

Definicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy

Transkrypt:

Wstęp do kognitywistyki Wykład 12: Wprowadzenie do SI. Obliczeniowa teoria umysłu

Sztuczna inteligencja...to próba zrozumienia i wyjaśnienia jednostek inteligentnych. Specyfika SI polega na metodzie: wyjaśnianie przez budowę Podstawowa zagadka: jak stosunkowo prosty system (np. mózg) jest w stanie postrzegać, rozumieć, przewidywać i manipulować światem: dużo większym i bardziej złożonym niż on sam? Obejmuje obecnie liczne poddziedziny, jak: percepcja, wnioskowanie logiczne, gra w szachy, dowodzenie twierdzeń, diagnostyka

Czym jest SI? 1. Myśleć po ludzku: modelowanie kognitywne opieramy się na teoriach dot. ludzkiego myślenia dane z introspekcji i eksperymentów psychologicznych precyzyjna teoria umysłu ludzkiego wyrażalna w postaci programu komputerowego zbieżność pewnych czynników hipoteza o podobieństwie mechanizmów (umysł program)

Czym jest SI? Simon, Newell, GPS: kroki w rozwiązywaniu problemów przez człowieka i komputer, ale: Wang: interesujące jest uzyskanie jedynie poprawnych odpowiedzi, niezależnie od sposobu dojścia do nich Kognitywistyka łączy modele obliczeniowe AI oraz techniki eksperymentalne psychologii próbując konstruować precyzyjne i testowalne teorie dotyczące działań umysłu ludzkiego

Czym jest SI? 2. Zachowywać się po ludzku Test Turinga TT miał być satysfakcjonującą, operacyjną definicją inteligencji. Zachowanie inteligentne, to zdolność do realizacji czynności poznawczych na poziomie ludzkim. By przejść TT komputer musiałby mieć zdolności: przetwarzanie języka naturalnego reprezentację wiedzy automatyczne wnioskowanie maszynowe uczenie się

Czym jest SI? 3. Myślenie racjonalne prawa myśli Rozwój logiki formalnej - precyzyjna notacja dla stwierdzeń o wszelkiego rodzaju rzeczach i relacjach między nimi Do 65 r. istniały programy, które mając dostatecznie wiele czasu i pamięci oraz opis problemu w notacji logicznej mogły odnaleźć rozwiązanie problemu problem z formalizacją wiedzy nieformalnej rozwiązywalność w zasadzie a w praktyce

Czym jest SI? 4. Racjonalne zachowanie agent racjonalny SI badania nad konstrukcją racjonalnych agentów Częścią racjonalności są poprawne inferencje (por. 3), ale poza tym np. odruchy Wszystkie zdolności poznawcze, jakich wymaga TT pojawiają się również w tym podejściu Podejście bardziej ogólne, niż prawa myśli bardziej podatne na naukowy rozwój: racjonalność jasno zdefiniowana i ściśle ogólna

SHRDLU Podnieś duży czerwony blok OK. Chwyć piramidę Nie rozumiem, którą piramidę masz na myśli. znajdź blok, który jest większy, niż ten który trzymasz i włóż go do pudełka Zakładam, że przez go rozumiesz blok, który właśnie trzymam OK Co zawiera pudełko? Niebieską piramidę i niebieski blok Co wspiera (tą) piramidę? Pudełko

SHRDLU Jak wiele bloków nie znajduje się w pudełku? Cztery z nich. Czy przynajmniej jedne z nich jest węższy niż ten, który kazałem ci podnieść? Tak, czerwona kostka Czy jest ona wsparta? Tak, przez stół Czy stół może podnosić bloki? Nie Co piramidę może wspierać blok? Tak Czy piramida może wspierać piramidę? Nie wiem.

Obliczeniowa teoria umysłu OTU stanowi szczególny przypadek starszej RTU: (1) stany poznawcze to relacje do (mentalnych) reprezentacji mających treść (2) procesy poznawcze są (mentalnymi) operacjami na tych reprezentacjach

Reprezentacyjna teoria umysłu Dwie wpływowe tradycje RTU: Hume: reprezentacje są ideami które żywimy znajdując się w stanach mentalnych jak przekonanie, pragnienie. Procesy mentalne to ciągi skojarzonych ze sobą idei Problemy: dlaczego przekonania mają wartość logiczną jak idee w ramach przekonań determinują referencję (obrazy i asocjacje) ogólnie mówiąc, problemem była semantyka reprezentacji

Reprezentacyjna teoria umysłu Frege i Russell: wprowadzone zostaje pojecie postaw propozycjonalnych oraz relacji między osobą a sądami: chwytanie (grasping) sądów, różne sposoby ich chwytania skutkuje odmiennymi postawami teoria Hume'a (skojarzenia + podobieństwo) umożliwiała wyjaśnienia psychologiczne, brakowało wyjaśnień zawartości propozycjonalnej; teoria F-R obejmuje pojęcie zawartości reprezentacyjnej (prawdziwość fałszywość, problem referencji), nie umożliwia wyjaśnień psychologicznych

Obliczeniowa teoria umysłu źródła: test Turinga funkcjonalizm maszynowy Turinga i Putnama rozszerzenie z automatów probabilistycznych na systemy obliczeniowe w ogólności (Fodor, Block) język myśli, modularność, psychologia potoczna, treści wąskie (Fodor) Hipoteza fizycznego systemu symboli (Newell, Simon 1976): fizyczny system symboliczny ma wystarczające i konieczne środki do zachowań ogólnie inteligentnych

Obliczeniowa teoria umysłu OTU, to szczególny przypadek RTU, tzn: relacje w RTU są obliczeniowe operacje w RTU są obliczeniowe reprezentacje w RTU mają charakter obliczeniowy, ograniczenie formalne (Fodor 81): procesy obliczeniowe są symboliczne ponieważ są zdefiniowane na reprezentacjach są one formalne, bowiem stosują się do reprezentacji na mocy składni tych reprezentacji: OTU wymaga, by można było rozróżnić dwie myśli co do ich treści jedynie wtedy, gdy są identyfikowane z relacjami w stosunku do dwóch formalnie odmiennych reprezentacji

Obliczeniowa teoria umysłu O tym, że reprezentacja jest raczej przekonaniem niż pragnieniem decyduje sposób współdziałania z innymi reprezentacjami sposób w jaki jest ona wykorzystywana w procesach teoretycznego i praktycznego wnioskowania

Obliczeniowa teoria umysłu OTU: (1) Stany poznawcze są obliczeniowymi relacjami do obliczeniowych reprezentacji mentalnych mających treść (zawartość) (2) Procesy poznawcze (zmiany w stanach mentalnych) są obliczeniowymi operacjami na obliczeniowych reprezentacjach mentalnych, które mają treść (zawartość) Cyfrowa OTU: obliczeniowa architektura (pamięć i sterowanie) musi mieć charakter cyfrowy reprezentacje muszą być cyfrowe

Zasięg stosowalności COTU można ja traktować jako teorię wszystkich zjawisk mentalnych (stanów i procesów) jako teorię jedynie zjawisk poznawczych jako teorię postaw propozycjonalnych istnieje grupa zjawisk, które określamy mianem 'mentalne', choć prawdopodobnie nie są cyfrowo obliczalne: emocje, sny i marzenia senne, twórczość, ciągi skojarzeń, pozakognitywne zmiany w poznaniu (wyżywienie, opieka, wzrost i dojrzewanie organów ciała, uszkodzenia tychże), zatem:

Zasięg stosowalności COTU

Architektury Architektura organizacja maszyn cyfrowych (sposób przechowywania informacji, co decyduje o przepływie tychże w systemie) (1) Maszyny Turinga abstrakcyjne urządzenia obliczające z dwoma podstawowymi częściami: taśmą i głowicą odczytująco-zapisującą, wyposażona w program listę instrukcji (por. np. Penrose, Nowy umysł cesarza) (2) Maszyny von Neumanna: w pełni automatyczne (niezależne od ludzkiego operatora, gdy obliczanie się rozpocznie)

Architektury [pamięć] istnieje organ do przechowywania informacji niezbędnych do obliczeń oraz poleceń sterujących działaniem; [przechowywany program] [sterowanie] jednostka automatycznie wykonująca polecenia przechowywane w pamięci [arytmetyka] organ wykonujący niektóre z elementarnych operacji arytmetycznych [wejście-wyjście] urządzenia umożliwiające komunikację człowiek maszyna Idea przetwarzania sekwencyjnego poprzez wykonanie operacji 'wychwyć' (instrukcję), wykonaj ją, przechowaj wynik [fetch, operate, store: Pylyshyn]

Architektury Maszyny Turinga a maszyny von Neumanna MvN: dostęp do pamięci zarówno bezpośredni (absolutny), jak i pośredni; MT: pośredni dostęp do pamięci Pamięć jest pośrednia, gdy jest tak zorganizowana, że maszyna musi przejść przez jeden adres, by dotrzeć do innych MvN: program może być przechowywany jako dane w pamięci dysponuje wyspecjalizowanymi jednostkami obliczeniowymi (np. jedn. arytmetyczna) umożliwia pełne wykorzystanie podprocedur - modularność MvN

Architektury Systemy produkcji (Simon, Newell 1972; Newell 1973) System Soar: http://sitemaker.umich.edu/soar/home Schemat systemu przetwarzania informacji składa się ze zbioru produkcji produkcja to para warunek działanie zawiera struktury danych: wyrażenia kodujące informacje na których SP operuje i w oparciu o które określamy prawdziwość/fałszywość warunków Składniki SP: zbiór reguł produkcji (jeśli warunek to wykonaj działanie) obszar roboczy pamięci (zwany kontekstem) interpreter reguł stosujący odpowiednią regułę do zawartości obszaru roboczego