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

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

Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/

Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/ szkicowy program wykładu

Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/ szkicowy program wykładu spis literatury

Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/ szkicowy program wykładu spis literatury slajdy do wykładów warto robić notatki, ale nie warto przepisywać slajdów z ekranu

Wykład1,17II2010,str.1 SZTUCZNA INTELIGENCJA reguły gry Zasadnicze informacje: http://inf.ug.edu.pl/ stefan/dydaktyka/sztintel/ szkicowy program wykładu spis literatury slajdy do wykładów warto robić notatki, ale nie warto przepisywać slajdów z ekranu zadania z laboratorium itd.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.2

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.2 Witryna http://pl.wikipedia.org/wiki/inteligencja_(psychologia) podaje 15 różnych definicji inteligencji.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.2 Witryna http://pl.wikipedia.org/wiki/inteligencja_(psychologia) podaje 15 różnych definicji inteligencji. Np.: Inteligencja to ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań przez wykorzystanie środków myślenia.(stern, wytłuszczenia moje)

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.2 Witryna http://pl.wikipedia.org/wiki/inteligencja_(psychologia) podaje 15 różnych definicji inteligencji. Np.: Inteligencja to ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań przez wykorzystanie środków myślenia.(stern, wytłuszczenia moje) Inteligencja to to, co mierzą testy inteligencji.(boring)

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.2 Witryna http://pl.wikipedia.org/wiki/inteligencja_(psychologia) podaje 15 różnych definicji inteligencji. Np.: Inteligencja to ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań przez wykorzystanie środków myślenia.(stern, wytłuszczenia moje) Inteligencja to to, co mierzą testy inteligencji.(boring) Inteligencja to zdolność do przetwarzania informacji na poziomie abstrakcyjnych idei(np. umiejętność dokonywania obliczeń matematycznychlubgrywszachy).

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.2 Witryna http://pl.wikipedia.org/wiki/inteligencja_(psychologia) podaje 15 różnych definicji inteligencji. Np.: Inteligencja to ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań przez wykorzystanie środków myślenia.(stern, wytłuszczenia moje) Inteligencja to to, co mierzą testy inteligencji.(boring) Inteligencja to zdolność do przetwarzania informacji na poziomie abstrakcyjnych idei(np. umiejętność dokonywania obliczeń matematycznychlubgrywszachy). Żadna z definicji psychologicznych(z wyjątkiem żartu Boringa) nie daje możliwości stwierdzenia z zewnątrz, czy dany człowiek/zwierzę/maszyna wykazuje inteligencję.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.3 Turing(1950): jeśli coś zachowuje się jak człowiek inteligentny, to jest inteligentne.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.3 Turing(1950): jeśli coś zachowuje się jak człowiek inteligentny, to jest inteligentne. Test Turinga

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.3 Turing(1950): jeśli coś zachowuje się jak człowiek inteligentny, to jest inteligentne. Test Turinga:.......................................................................... arbiter-człowiek zadaje pytania, odpowiada losowo albo pomocnik-człowiek albo badane urządzenie, arbiter zgaduje, od kogo dostał odpowiedź. Urządzenie przechodzi test Turinga, jeśli arbiter poprawniezgadłwniewięcejniżpołowie przypadków.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.3 Turing(1950): jeśli coś zachowuje się jak człowiek inteligentny, to jest inteligentne. Test Turinga:.......................................................................... POMOCNIK arbiter-człowiek zadaje pytania, odpowiada losowo albo pomocnik-człowiek albo badane urządzenie, arbiter zgaduje, od kogo dostał odpowiedź. Urządzenie przechodzi test Turinga, jeśli arbiter poprawniezgadłwniewięcejniżpołowie przypadków.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.3 Turing(1950): jeśli coś zachowuje się jak człowiek inteligentny, to jest inteligentne. Test Turinga: ARBITER.......................................................................... POMOCNIK arbiter-człowiek zadaje pytania, odpowiada losowo albo pomocnik-człowiek albo badane urządzenie, arbiter zgaduje, od kogo dostał odpowiedź. Urządzenie przechodzi test Turinga, jeśli arbiter poprawniezgadłwniewięcejniżpołowie przypadków.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.3 Turing(1950): jeśli coś zachowuje się jak człowiek inteligentny, to jest inteligentne. Test Turinga: ARBITER?.......................................................................... arbiter-człowiek zadaje pytania, odpowiada losowo albo pomocnik-człowiek albo badane urządzenie, arbiter zgaduje, od kogo dostał odpowiedź. POMOCNIK Urządzenie przechodzi test Turinga, jeśli arbiter poprawniezgadłwniewięcejniżpołowie przypadków.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.4 Krytyka testu Turinga jako probierza inteligencji

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.4 Krytyka testu Turinga jako probierza inteligencji Umiejętność imitowania człowieka w prowadzeniu konwersacji może być czymś znacznie mniejszym niż inteligencja.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.4 Krytyka testu Turinga jako probierza inteligencji Umiejętność imitowania człowieka w prowadzeniu konwersacji może być czymś znacznie mniejszym niż inteligencja. Maszyna/zwierzę może być inteligentne, a i tak nie posiadać umiejętności używania języka naturalnego.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.4 Krytyka testu Turinga jako probierza inteligencji Umiejętność imitowania człowieka w prowadzeniu konwersacji może być czymś znacznie mniejszym niż inteligencja. Maszyna/zwierzę może być inteligentne, a i tak nie posiadać umiejętności używania języka naturalnego. Wiele ludzi mogłoby nie przejść testu; wystarczy, żeby arbiter dobrze znał pomocnika...

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.4 Krytyka testu Turinga jako probierza inteligencji Umiejętność imitowania człowieka w prowadzeniu konwersacji może być czymś znacznie mniejszym niż inteligencja. Maszyna/zwierzę może być inteligentne, a i tak nie posiadać umiejętności używania języka naturalnego. Wiele ludzi mogłoby nie przejść testu; wystarczy, żeby arbiter dobrze znał pomocnika... Dla przejścia testu maszyna musiałaby czasem udawać brak wiedzy; np. nie zdradzić się z umiejętnością szybkiego wykonywania obliczeń.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.5 Pierwszy(bardzo prosty) program napisany po to, żeby zaliczyć test Turinga: Eliza, 1966, Weizenbaum.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.5 Pierwszy(bardzo prosty) program napisany po to, żeby zaliczyć test Turinga: Eliza, 1966, Weizenbaum. Obecnie istnieje wiele chatbotów prowadzących konwersację w języku naturalnym.

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.5 Pierwszy(bardzo prosty) program napisany po to, żeby zaliczyć test Turinga: Eliza, 1966, Weizenbaum. Obecnie istnieje wiele chatbotów prowadzących konwersację w języku naturalnym. Spis publicznie dostępnych: http://dmoz.org/computers/artificial_intelligence/ Natural_Language/Chatterbots/

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.5 Pierwszy(bardzo prosty) program napisany po to, żeby zaliczyć test Turinga: Eliza, 1966, Weizenbaum. Obecnie istnieje wiele chatbotów prowadzących konwersację w języku naturalnym. Spis publicznie dostępnych: http://dmoz.org/computers/artificial_intelligence/ Spis polskich: Natural_Language/Chatterbots/ http://www.chatbots.org/pl/

Co to jest inteligencja? Wykład1,17II2010,str.5 Pierwszy(bardzo prosty) program napisany po to, żeby zaliczyć test Turinga: Eliza, 1966, Weizenbaum. Obecnie istnieje wiele chatbotów prowadzących konwersację w języku naturalnym. Spis publicznie dostępnych: http://dmoz.org/computers/artificial_intelligence/ Spis polskich: Natural_Language/Chatterbots/ http://www.chatbots.org/pl/ Ale dotąd żaden komputer nie zaliczył testu Turinga.

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.6 Definicje z http://pl.wikipedia.org/wiki/sztuczna_inteligencja do wyboru

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.6 Definicje z http://pl.wikipedia.org/wiki/sztuczna_inteligencja do wyboru: dział informatyki, którego przedmiotem jest badanie reguł rządzących inteligentnymi zachowaniami człowieka, tworzenie modeli formalnych tych zachowań

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.6 Definicje z http://pl.wikipedia.org/wiki/sztuczna_inteligencja do wyboru: dział informatyki, którego przedmiotem jest badanie reguł rządzących inteligentnymi zachowaniami człowieka, tworzenie modeli formalnych tych zachowań i w rezultacie programów komputerowych symulujących te zachowania;

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.6 Definicje z http://pl.wikipedia.org/wiki/sztuczna_inteligencja do wyboru: dział informatyki, którego przedmiotem jest badanie reguł rządzących inteligentnymi zachowaniami człowieka, tworzenie modeli formalnych tych zachowań i w rezultacie programów komputerowych symulujących te zachowania; dział informatyki zajmujący się rozwiązywaniem problemów, które nie są efektywnie algorytmizowalne

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.6 Definicje z http://pl.wikipedia.org/wiki/sztuczna_inteligencja do wyboru: dział informatyki, którego przedmiotem jest badanie reguł rządzących inteligentnymi zachowaniami człowieka, tworzenie modeli formalnych tych zachowań i w rezultacie programów komputerowych symulujących te zachowania; dział informatyki zajmujący się rozwiązywaniem problemów, które nie są efektywnie algorytmizowalne[...] konstruowanie maszyn i programów komputerowych zdolnych do realizacji wybranych funkcji umysłu i ludzkich zmysłów niepoddających się prostej numerycznej algorytmizacji.

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.7 Klasyczne problemy sztucznej inteligencji: grylogiczne,np.szachylubgo

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.7 Klasyczne problemy sztucznej inteligencji: grylogiczne,np.szachylubgo, rozpoznawanie obrazów(i np. pisma odręcznego)

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.7 Klasyczne problemy sztucznej inteligencji: grylogiczne,np.szachylubgo, rozpoznawanie obrazów(i np. pisma odręcznego), rozumienie języków naturalnych

Co to jest sztuczna inteligencja? Wykład1,17II2010,str.7 Klasyczne problemy sztucznej inteligencji: grylogiczne,np.szachylubgo, rozpoznawanie obrazów(i np. pisma odręcznego), rozumienie języków naturalnych, dowodzenie twierdzeń matematycznych(i np. wyznaczanie całki nieoznaczonej).

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP 1965 Robinson zasada rezolucji

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP 1965 Robinson zasada rezolucji 1966 74 problemy ze złożonością

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP 1965 Robinson zasada rezolucji 1966 74 problemy ze złożonością 1966 74 niepowodzenia tłumaczenia maszynowego

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP 1965 Robinson zasada rezolucji 1966 74 problemy ze złożonością 1966 74 niepowodzenia tłumaczenia maszynowego 1969 79 wczesne systemy ekspertowe

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP 1965 Robinson zasada rezolucji 1966 74 problemy ze złożonością 1966 74 niepowodzenia tłumaczenia maszynowego 1969 79 wczesne systemy ekspertowe 1980 88 rozkwit systemów ekspertowych

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP 1965 Robinson zasada rezolucji 1966 74 problemy ze złożonością 1966 74 niepowodzenia tłumaczenia maszynowego 1969 79 wczesne systemy ekspertowe 1980 88 rozkwit systemów ekspertowych 1985 95 odrodzenie sieci neuronowych

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP 1965 Robinson zasada rezolucji 1966 74 problemy ze złożonością 1966 74 niepowodzenia tłumaczenia maszynowego 1969 79 wczesne systemy ekspertowe 1980 88 rozkwit systemów ekspertowych 1985 95 odrodzenie sieci neuronowych 1988... algorytmy rozmyte i probabilistyczne

Krótka historia (wg Russella i Norviga oraz Wierzchonia) Wykład1,17II2010,str.8 1943 McCulloch& Pitts model sztucznego neuronu i mózgu 1950 Turing Computing Machinery and Intelligence 1950 59 Samuel warcaby Newell& Simon Logic Theorist Gelernter Geometry Engine 1956 konferencja w Dartmouth termin artificial intelligence 1958 McCarthy język programowania LISP 1965 Robinson zasada rezolucji 1966 74 problemy ze złożonością 1966 74 niepowodzenia tłumaczenia maszynowego 1969 79 wczesne systemy ekspertowe 1980 88 rozkwit systemów ekspertowych 1985 95 odrodzenie sieci neuronowych 1988... algorytmy rozmyte i probabilistyczne 2000... powrót do badań inteligencji ludzkiej

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9 M.in.: systemy ekspertowe wnioskujące z bazy wiedzy

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9 M.in.: systemy ekspertowe wnioskujące z bazy wiedzy exploracja danych pozyskiwanie wiedzy

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9 M.in.: systemy ekspertowe wnioskujące z bazy wiedzy exploracja danych pozyskiwanie wiedzy maszynowe tłumaczenie szczególnie od tekstów technicznych

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9 M.in.: systemy ekspertowe wnioskujące z bazy wiedzy exploracja danych pozyskiwanie wiedzy maszynowe tłumaczenie szczególnie od tekstów technicznych rozpoznawanie obrazów, pisma, mowy działa komercyjnie

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9 M.in.: systemy ekspertowe wnioskujące z bazy wiedzy exploracja danych pozyskiwanie wiedzy maszynowe tłumaczenie szczególnie od tekstów technicznych rozpoznawanie obrazów, pisma, mowy działa komercyjnie robotyka sterowanie urządzeniami mechanicznymi działającymi w świecie fizycznym

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9 M.in.: systemy ekspertowe wnioskujące z bazy wiedzy exploracja danych pozyskiwanie wiedzy maszynowe tłumaczenie szczególnie od tekstów technicznych rozpoznawanie obrazów, pisma, mowy działa komercyjnie robotyka sterowanie urządzeniami mechanicznymi działającymi w świecie fizycznym uczenie się maszynowe algorytmy podejmujące(coraz lepsze) decyzje

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9 M.in.: systemy ekspertowe wnioskujące z bazy wiedzy exploracja danych pozyskiwanie wiedzy maszynowe tłumaczenie szczególnie od tekstów technicznych rozpoznawanie obrazów, pisma, mowy działa komercyjnie robotyka sterowanie urządzeniami mechanicznymi działającymi w świecie fizycznym uczenie się maszynowe algorytmy podejmujące(coraz lepsze) decyzje sztuczna twórczość krótkie wiersze lub melodie

Problematyka współczesna Wykład1,17II2010,str.9 M.in.: systemy ekspertowe wnioskujące z bazy wiedzy exploracja danych pozyskiwanie wiedzy maszynowe tłumaczenie szczególnie od tekstów technicznych rozpoznawanie obrazów, pisma, mowy działa komercyjnie robotyka sterowanie urządzeniami mechanicznymi działającymi w świecie fizycznym uczenie się maszynowe algorytmy podejmujące(coraz lepsze) decyzje sztuczna twórczość krótkie wiersze lub melodie...

Zadania sztucznej inteligencji Wykład1,17II2010,str.10 Sztuczna inteligencja jest trochę jak starożytna filozofia: kiedy

Zadania sztucznej inteligencji Wykład1,17II2010,str.10 Sztuczna inteligencja jest trochę jak starożytna filozofia: kiedy tylkojakiśjejdziałstaniesięnatyledojrzały,żewiadomo,oco wnimchodzi,odrazuoddzielasięodniejwosobnądziedzinę nauki, a jej znowu pozostaje niewiadomo co.

Zadania sztucznej inteligencji Wykład1,17II2010,str.10 Sztuczna inteligencja jest trochę jak starożytna filozofia: kiedy tylkojakiśjejdziałstaniesięnatyledojrzały,żewiadomo,oco wnimchodzi,odrazuoddzielasięodniejwosobnądziedzinę nauki, a jej znowu pozostaje niewiadomo co. Zadania sztucznej inteligencji

Zadania sztucznej inteligencji Wykład1,17II2010,str.10 Sztuczna inteligencja jest trochę jak starożytna filozofia: kiedy tylkojakiśjejdziałstaniesięnatyledojrzały,żewiadomo,oco wnimchodzi,odrazuoddzielasięodniejwosobnądziedzinę nauki, a jej znowu pozostaje niewiadomo co. Zadania sztucznej inteligencji charakteryzują się albo zbyt niepełnymi lub niepewnymi danymi

Zadania sztucznej inteligencji Wykład1,17II2010,str.10 Sztuczna inteligencja jest trochę jak starożytna filozofia: kiedy tylkojakiśjejdziałstaniesięnatyledojrzały,żewiadomo,oco wnimchodzi,odrazuoddzielasięodniejwosobnądziedzinę nauki, a jej znowu pozostaje niewiadomo co. Zadania sztucznej inteligencji charakteryzują się albo zbyt niepełnymi lub niepewnymi danymi, albo zbyt wielką złożonością

Zadania sztucznej inteligencji Wykład1,17II2010,str.10 Sztuczna inteligencja jest trochę jak starożytna filozofia: kiedy tylkojakiśjejdziałstaniesięnatyledojrzały,żewiadomo,oco wnimchodzi,odrazuoddzielasięodniejwosobnądziedzinę nauki, a jej znowu pozostaje niewiadomo co. Zadania sztucznej inteligencji charakteryzują się albo zbyt niepełnymi lub niepewnymi danymi, albo zbyt wielką złożonością, żeby można było zastosować zwykły algorytm. Sztuczna inteligencja służy do znajdowania przybliżonych sensownych rozwiązania.

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.11 DEFINICJA: System produkcji M

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.11 DEFINICJA: System produkcji M zbiórst.zw.stanów

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.11 DEFINICJA: System produkcji M zbiórst.zw.stanów wyróżnionys 0 St.zw.stanpoczątkowy

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.11 DEFINICJA: System produkcji M zbiórst.zw.stanów wyróżnionys 0 St.zw.stanpoczątkowy podzbiórg St.zw.stanówdocelowych

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.11 DEFINICJA: System produkcji M zbiórst.zw.stanów wyróżnionys 0 St.zw.stanpoczątkowy podzbiórg St.zw.stanówdocelowych zbiórot.zw.operacji: o:s Sdlakażdejo O

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.11 DEFINICJA: System produkcji M zbiórst.zw.stanów wyróżnionys 0 St.zw.stanpoczątkowy podzbiórg St.zw.stanówdocelowych zbiórot.zw.operacji: o:s Sdlakażdejo O ZADANIE: MZnaleźćdrogęods 0 doktóregośstanudocelowego.

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Gra w 8-kę M

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Graw8-kę M s 0 = 2 3 1 8 4 7 6 5

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Graw8-kę M s 0 = 2 3 1 8 4 7 6 5 G= 1 2 3 8 4 7 6 5

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Graw8-kę M s 0 = 2 3 1 8 4 7 6 5 G= 1 2 3 8 4 7 6 5 O={L,P,D,G} Lewo Prawo Dół Góra

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Graw8-kę M s 0 = 2 3 1 8 4 7 6 5 G= 1 2 3 8 4 7 6 5 O={L,P,D,G} Lewo Prawo Dół Góra o=l r=[]

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Graw8-kę M s= 2 3 1 8 4 7 6 5 G= 1 2 3 8 4 7 6 5 O={L,P,D,G} Lewo Prawo Dół Góra o=l r=[]

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Graw8-kę M s= 2 3 1 8 4 7 6 5 G= 1 2 3 8 4 7 6 5 O={L,P,D,G} Lewo Prawo Dół Góra o=d r=[l]

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Graw8-kę M s= 1 2 3 8 4 7 6 5 G= 1 2 3 8 4 7 6 5 O={L,P,D,G} Lewo Prawo Dół Góra o=p r=[l,d]

Przeszukiwanie przestrzeni stanów Wykład1,17II2010,str.12 ALGORYTM: M r:=[];s:=s0 ; while(s/ G){ wybierz najlepszą operację o O; r:=r.o;s:=o(s); } wybór operacji najlepszej: heureza czyli nieformalna zasada rozsądnie prowadząca do celu możliwie szybko Przykład: Graw8-kę M s= 1 2 3 8 4 7 6 5 G= 1 2 3 8 4 7 6 5 O={L,P,D,G} Lewo Prawo Dół Góra o=p r=[l,d,p]