Myślące komputery przyszłość czy utopia? Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych Roman Simiński siminski@us.edu.pl
Wizja inteligentnych maszyn jest od wielu lat obecna w literaturze oraz filmach z gatunku fantastyki-naukowej
Ten obrazek znamy chyba wszyscy
Wizja przyszłości: inteligentne, autonomiczne roboty, zdolne do samodzielnego rozwiązywania złożonych problemów
To fantastyczna wizja przyszłości, a jak wygląda rzeczywistość?
Współcześni nam koledzy 3PO i R2D2
Robotyka to dziedzina nauki i techniki, zajmująca się projektowaniem, budową i zastosowaniami robotów. Obejmująca swoim zakresem automatykę, informatykę, mechanikę, elektronikę.
Mózgiem każdego urządzenia, które ma wykazywać się inteligencją jest odpowiednio zaprogramowany komputer. Dział nauki zajmujący się inteligencją przedmiotów nieożywionych to sztuczna inteligencja.
Sztuczna inteligencja SI Artificial Intelligence AI Definicje: Automatyzacja czynności, które wiążemy z myśleniem, takich jak: podejmowanie decyzji, rozwiązywanie problemów, zapamiętywanie.... R. Bellman, An Introduction to Artificial Intelligence, Boyd & Frase, 1978 Badania nad zdolnościami umysłowymi poprzez stosowanie metod obliczeniowych. E. Charniak, D. McDermott, Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Wesley Publishing, 1985 Sztuka tworzenia maszyn, które wykonują funkcje wymagające inteligencji od ludzi. R. Kurzweil, The Age of Intelligence Machines, The MIT Press, 1992
Sztuczna inteligencja Definicje, ciąg dalszy: Dziedzina badań zajmująca się maszynami, które są zdolne wykonywać rzeczy, jakie wykonują ludzie używając inteligencji. M. Minsky, Society of Mind, Simon & Schuster, 1985 Dziedzina informatyki zajmująca się automatyzacją inteligentnych zachowań. G.F. Luger, Artificial Intelligence, Structures and Strategies for Complex Problem Solving, AddisonWesley, 2002 Dwa uzupełniające znaczenia terminu Sztuczna Inteligencja: dyscyplina inżynierii dotyczy tworzenia inteligentnych maszyn, empiryczna nauka, zajmująca się obliczeniowym modelowaniem ludzkiej inteligencji. M. I. Jordan, S. Russell, Computational Intelligence, The MIT Encylopedia of Cognitive Sciences, The MIT Press, 1999
Sztuczna inteligencja Definicje, dlaczego tyle definicji? Sztuczna inteligencja stała się interdyscyplinarną dziedziną naukową, zajmującą się: badaniem zachowań inteligentnych istot żywych, eksploracją dokonań różnych dyscyplin naukowych w zakresie procesów myślenia i uczenia się, poszukiwaniem nowych technik i metod modelowania zachowań inteligentnych, syntezą algorytmów zdolnych do rozwiązywania problemów trudnych i uciążliwych, budową systemów komputerowych zdolnych do inteligentnego sterowania maszynami i urządzeniami,. różne spojrzenia i cele różne definicje
Sztuczna inteligencja Czym może ona być dla informatyka? Sztuczna inteligencja to dziedzina naukowa, zajmująca się projektowaniem i tworzeniem systemów informatycznych, zdolnych do rozwiązywania trudnych, niepodatnych na algorytmizację problemów, poprzez wykorzystanie różnych metod modelowania zachowań inteligentnych. Inspiracją dla metod modelowania zachowań inteligentnych były i są: matematyka a szczególnie logika, filozofia, biologia, medycyna, neurobiologia,. różne problemy i modele udawania inteligencji różne metody SI
Sztuczna inteligencja W jaki sposób próbuje się modelować rozumowanie? Istnieje wiele różnych metod modelowania. Ogólnie można je podzielić na: wywodzące się z logiki matematycznej, 0parte na neurobiologii i neuropsychologii, oparte na naśladowaniu przyrody: wykorzystujące teorię ewolucji, naśladujące zachowanie społeczne organizmów żywych. różne modele udawania inteligencji różne obszary zastosowań
Systemy oparte na wiedzy Wiedza + wnioskowanie = myślenie Akwizycja Akwizycja wiedzy wiedzy Metoda Metoda reprezentacji reprezentacji wiedzy wiedzy Logika Fakty Fakty Baza Baza wiedzy wiedzy Wnioskowanie Wnioskowanie Konkluzje Konkluzje
Systemy ekspertowe System pozyskiwania wiedzy Użytkownik Podsystem komunikacji z uzytkownikiem: Moduł wnioskowania Podsystem wyjaśnień Baza wiedzy Uproszczona architektura typowego systemu ekspertowego
Sieci neuronowe Sieci neuronowe próbują naśladować działanie mózgu Sieć neuronowa (sztuczna sieć neuronowa) to ogólna nazwa struktur matematycznych i ich programowych lub sprzętowych modeli, realizujących obliczenia lub przetwarzanie sygnałów poprzez rzędy elementów wykonujących pewną podstawową operację na swoim wejściu, zwanych neuronami. Wejścia Wyjścia Mózg Sieć neuronowa
Sieci neuronowe Siecią neuronową rządzi matematyka X 0 Warstwa ukryta Y 0 Dane wejściowe X 1 X 2 X 3 Y 1 Y 2 Dane wyjściowe Y 3 X 4 Warstwa wejściowa Warstwa wyjściowa Przykładowa, trójwarstwowa sieć neuronowa
Sieci neuronowe Sieć neuronową trzeba nauczyć podając ciągi uczące Dane wejściowe X 0 X 1 X 2 X 3 Warstwa ukryta Y 0 Y 1 Y 2 Dane wyjściowe Y 3 X 4 Warstwa wejściowa Warstwa wyjściowa Przykładowa, trójwarstwowa sieć neuronowa Dobrze nauczona sieć jest w stanie rozpoznać zniekształcone wzorce A 0.020985 0.304754 0.553698 0.982967 0.993287 B 0.943860 0.901880 0.249863 0.355721 0.979239
Inne metody i zastosowania SI Sieć neuronową trzeba nauczyć podając ciągi uczące Automatyczne dowodzenie twierdzeń, Teoria gier, Maszynowe uczenie, Odkrywanie wiedzy, Rozpoznawanie mowy i obrazu, Rozumienie języka naturalnego, Strategie ewolucyjne i algorytmy genetyczne, Naśladowanie działania owadów społecznych. Ważna, nowa dziedzina badań Web Intelligence
Zamiast podsumowania A co to wszystko ma wspólnego ze studiami? Czym będzie się zajmował już za kilka lat świetnie opłacany informatyk?
To już jest koniec Dziękuję za uwagę Pytania? Komentarze? Polemiki? siminski@us.edu.pl