Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja Piotr Konderak Zakład Logiki i Filozofii Nauki p.203b, Collegium Humanicum konsultacje: wtorki, 16:00-17:00 kondorp@bacon.umcs.lublin.pl http://konderak.eu
Sztuczna inteligencja to... część informatyki zajmująca się projektowaniem inteligentnych systemów komputerowych tj. systemów mających charakterystykę, jaką wiążemy z inteligencją w ludzkim zachowaniu * nauka ucząca maszyny robić coś, co obecnie ludzie umieją robić lepiej * nauka o komputerowych modelach wiedzy umożliwiających rozumienie, wnioskowanie i działanie * próba zrozumienia i wyjaśnienia jednostek inteligentnych; specyfika SI: wyjaśnianie przez budowanie
Definicje 1. systemy myślące jak ludzie Podjęto nowe, ekscytujące wyzwanie by nauczyć komputery myślenia... maszyny z umysłami w pełnym i dosłownym sensie (Haugeland 1985) Kognitywistyka łączy modele obliczeniowe AI oraz techniki eksperymentalne psychologii próbując konstruować precyzyjne i testowalne teorie dotyczące działań umysłu ludzkiego
Definicje 2. Systemy zachowujące się jak ludzie Sztuka tworzenia maszyn spełniających funkcje, które realizowane przez ludzi wymagają inteligencji (Kurzweil 1990) 3. systemy myślące racjonalnie Badania nad zdolnościami mentalnymi z wykorzystaniem modeli obliczeniowych (Charniak, McDermott 1985) Badania nad obliczeniami umożliwiającymi postrzeganie, wnioskowanie i działanie (Winston 1992)
Definicje 4. systemy zachowujące się racjonalnie Dziedzina badań usiłująca wyjaśnić i emulować inteligentne zachowanie w kategoriach procesów obliczeniowych (Schalkoff 1990) Gałąź informatyki zajmująca się automatyzacją zachowania inteligentnego (Luger, Stubblefield 1993)
Stara czy nowa SI? GOFAI (Good, Old-fashioned Artificial Intelligence): podstawa: operacje na symbolach ze względu na ich kształty kluczowe pojęcie: obliczanie (Turing, Church) realizacja (implementacja): komputer cyfrowy procesy mentalne (nie mózgowe) analogiczne do procesów komputerowych NewFAI (Newfangled Artificial Intelligence): podstawa: procesy subsymboliczne zachodzące w sieciach prostych jednostek (szt.neuronów) kluczowe pojęcia: powiązanie i waga implementacja: sztuczna sieć neuronowa modele procesów mózgowych
Zróbmy sobie agenta... Agent: jednostka postrzegająca środowisko, działająca na środowisko i uaktualniająca swoją strukturę wewnętrzną
Agent: czego potrzeba? 1. Robotyka i wizja, rozpoznawanie obrazu, kształtów i cech przedmiotów, kontrola ruchu 2. rozwiązywanie problemów (problem-solving): sformułowanie celu i problemu; przestrzeń problemowa i jej przeszukiwanie 3. reprezentacja wiedzy i wnioskowanie: wiedza wyrażona w pewnym języku reprezentacji wiedzy; wnioskowanie uzyskiwanie nowych zdań w oparciu o już istniejące (a) logika pierwszego rzędu (b) sieci semantyczne (c) systemy produkcji (d) ramy i skrypty 4. baza wiedzy: ontologia i inżynieria ontologiczna
Agent: czego potrzeba? 5. uczenie się: uniezależnienie od twórcy; umożliwia funkcjonowanie w nieznanym środowisku 6. przetwarzanie języka naturalnego: parsery, dziedzina interpretacji ( świat ), formalizmy reprezentacji wiedzy; problem przekładu maszynowego; wieloznaczności (metafory, metonimie etc.) 7. komunikacja między agentami (systemy wieloagentowe i poznanie rozproszone) 8. systemy eksperckie: fakty i heurystyki; akwizycja wiedzy; superekspert CYC jak modelować zdrowy rozsądek? 9. architektury poznawcze (modelowanie umysłu i zdolności poznawczych): ACT-R (Anderson), Soar (Newell, Rosenbloom), SnePS (Shapiro, Rapaport)
oraz... 10. systemy i języki AI narzędzia i produkty uboczne badań nad AI; LISP, Prolog 11. co to wszystko znaczy, czyli filozoficzne problemy sztucznej inteligencji: teoria umysłu a procesy SI, co z intencjonalnością, świadomością, semantyką
Bibliografia 1. Barr A., Feigenbaum E.A., Cohen P.R., The Handbook of Artificial Intelligence, vol I, II, Los Altos: Morgan Kaufman, 1981-82. 2. Boden M., Mind as Machine, vol. 1-2, New York: Oxford Univ. Press, 2006. 3. Encyclopedia of Artificial Intelligence. Second Edition, S. Shapiro (red.), New York: Wiley & Sons, 1992. 4. Kasperski M.J., Sztuczna inteligencja. Droga do myślących maszyn, Warszawa: Helion, 2003. 5. Luger G.F., Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, 6 th ed., Addison- Wesley, 2008. 6. Russell S.J., Norvig P., Artificial Intelligence: a Modern Approach, New Jersey: Prentice Hall, 1995. 7. Winston P., Artificial Intelligence. Second Edition, Reading, Mass.: Addison-Wesley, 1984.