Świat Wumpusa (Wumpus world)



Podobne dokumenty
Wykład 10 i 11. Logiczni agenci. w oparciu o: S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Logiczni agenci (4g)

RACHUNEK ZDAŃ 7. Dla każdej tautologii w formie implikacji, której poprzednik również jest tautologią, następnik także jest tautologią.

Modelowanie świata dynamicznego. 25 maja 2009

1. Wstęp do logiki. Matematyka jest nauką dedukcyjną. Nowe pojęcia definiujemy za pomocą pojęć pierwotnych lub pojęć uprzednio wprowadzonych.

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

SID Wykład 5 Wnioskowanie w rachunku zdań

Adam Meissner.

Wprowadzenie do logiki Zdania, cz. III Język Klasycznego Rachunku Predykatów

Przeszukiwanie z nawrotami. Wykład 8. Przeszukiwanie z nawrotami. J. Cichoń, P. Kobylański Wstęp do Informatyki i Programowania 238 / 279

Ziemia obraca się wokół Księżyca, bo posiadając odpowiednią wiedzę można stwierdzić, czy są prawdziwe, czy fałszywe. Zdaniami nie są wypowiedzi:

LOGIKA Klasyczny Rachunek Zdań

Rachunek zdań i predykatów

Schematy Piramid Logicznych

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

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)

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

Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski

Podstawy sztucznej inteligencji

Elementy logiki. Wojciech Buszkowski Wydział Matematyki i Informatyki UAM Zakład Teorii Obliczeń

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0

Reprezentowanie wiedzy Logika a reprezentacji wiedzy Rachunek zdań Literatura. Systemy ekspertowe. Wykład 2 Reprezentacja wiedzy Rachunek zdań

Elementy logiki. Algebra Boole a. Analiza i synteza układów logicznych

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne

Monoidy wolne. alfabetem. słowem długością słowa monoidem wolnym z alfabetem Twierdzenie 1.

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

O pewnych związkach teorii modeli z teorią reprezentacji

Wstęp do Techniki Cyfrowej... Algebra Boole a

Systemy ekspertowe. Wykład 2 Reprezentacja wiedzy Rachunek zdań. Joanna Kołodziejczyk. Joanna Kołodziejczyk Systemy ekspertowe / 41

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

wykład 6 Agent wnioskujący oparty o logikę dr inż. Joanna Kołodziejczyk Zakład Sztucznej Inteligencji ISZiMM

Metody Sztucznej Inteligencji (studia inżynierskie)

Predykat. Matematyka Dyskretna, Podstawy Logiki i Teorii Mnogości Barbara Głut

Paradygmaty programowania

Uwagi wprowadzajace do reguł wnioskowania w systemie tabel analitycznych logiki pierwszego rzędu

4 Klasyczny rachunek zdań

Zagadnienia podstawowe dotyczące metod formalnych w informatyce

Definicja: zmiennych zdaniowych spójnikach zdaniowych:

Systemy ekspertowe. Wnioskowanie w systemach regułowych. Część piąta. Autor Roman Simiński.

Składnia rachunku predykatów pierwszego rzędu

Dzisiejszy wykład. Wzorce projektowe. Visitor Client-Server Factory Singleton

Dokąd on zmierza? Przemieszczenie i prędkość jako wektory

Semantyka rachunku predykatów

Przykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie),

Andrzej Wiśniewski Logika I Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki. Wykłady 12 i 13. Dowód i dowodzenie w KRP. Tezy KRP

Lekcja 3: Elementy logiki - Rachunek zdań

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

Logika Matematyczna (2,3)

Wykład 7 i 8. Przeszukiwanie z adwersarzem. w oparciu o: S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach

Wykład 5. Jan Pustelnik

Logika Matematyczna (1)

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.

Podstawy Automatyki. Wykład 13 - Układy bramkowe. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Jak wnioskują maszyny?

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

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

WSTĘP. Budowa bramki NAND TTL, ch-ka przełączania, schemat wewnętrzny, działanie 2

Logika Matematyczna (1)

Algorytmy sztucznej inteligencji

Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do

Ćwiczenie 23. Temat: Własności podstawowych bramek logicznych. Cel ćwiczenia

Logika formalna wprowadzenie. Ponieważ punkty 10.i 12. nie były omawiane na zajęciach, dlatego można je przeczytać fakultatywnie.

Dowody założeniowe w KRZ

MATEMATYKA DYSKRETNA, PODSTAWY LOGIKI I TEORII MNOGOŚCI

Technologia inteligentnych agentów. Autor: dr Jacek Jakieła

Przykładowe dowody formuł rachunku kwantyfikatorów w systemie tabel semantycznych

Paradygmaty dowodzenia

Sterowniki Programowalne (SP)

Technologie informacyjne - wykład 12 -

SYSTEM DIAGNOSTYCZNY OPARTY NA LOGICE DOMNIEMAŃ. Ewa Madalińska. na podstawie prac:

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań III

Logika. Michał Lipnicki. 15 stycznia Zakład Logiki Stosowanej UAM. Michał Lipnicki () Logika 15 stycznia / 37

Programowanie obiektowo zorientowane. Mirosław Głowacki Wykład w języku C++

miejsca przejścia, łuki i żetony

KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ. Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych. ćwiczenie 204

5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Internet Semantyczny i Logika I

Klasyczny rachunek predykatów

PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

Andrzej Wiśniewski Logika II. Materiały do wykładu dla studentów kognitywistyki

Drobinka semantyki KRP

Andrzej Wiśniewski Logika II. Wykład 6. Wprowadzenie do semantyki teoriomodelowej cz.6. Modele i pełność

Język C++ zajęcia nr 2

Projektowanie układów na schemacie

RACHUNEK PREDYKATÓW 7

Jak logik przewozi kozę przez rzekę?

Sieci Petriego. Sieć Petriego

Konsekwencja logiczna

SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa

Systemy eksperckie. Plan wykładu Wprowadzenie do sztucznej inteligencji. Wnioski z prób automatycznego wnioskowania w rachunku predykatów

Semantyka rachunku predykatów pierwszego rzędu. Dziedzina interpretacji. Stałe, zmienne, funkcje. Logika obliczeniowa.

LOGIKA Dedukcja Naturalna

Programowanie w języku C++ Podstawowe paradygmaty programowania

Języki formalne i automaty Ćwiczenia 9

Definicja: alfabetem. słowem długością słowa

Programowanie dynamiczne

Transkrypt:

Świat Wumpusa (Wumpus world) 4 Stench Breeze PIT 3 Breeze Stench PIT Breeze Gold 2 Stench Breeze 1 Breeze PIT Breeze START 1 2 3 4 1

Obserwacje, akcje i cele agenta: W kwadracie gdzie mieszka Wumpus oraz w kwadratach ściśle przylegających agent czuje smród (stench). W kwadratach ściśle przylegających do jamy (pit), agent czuje wiatr (breeze). W kwadracie, gdzie znajduje się złoto, agent obserwuje błysk (glitter). Jeśli agent wejdzie na ścianę, czuje uderzenie (bump). Kiedy Wumpus zostaje zabity, w całej jaskini rozlega się wycie (scream). 2

Obserwacje agenta reprezentujemy jako listę złożoną z 5 elementów. Przykładowo: [Stench, Breeze, Glitter, None, None]. Agent nie potrafi rozpoznać kwadratu, w którym się znajduje. Akcje agenta: Go Forward, Turn Left, Turn Right, Grab (podnosi obiekt znajdujący się w tym samym kwadracie co agent), Release (pozbywa się posiadanego przedmiotu), Shoot (wypuszcza strzałę w kierunku, w którym patrzy; strzała albo zabija Wumpusa, albo odbija się od zewnętrznej ściany jaskini; agent ma tylko jedną strzałę), Climb (opuszcza jaskinię, o ile znajduje się w kwadracie startowym). 3

Agent ginie jeśli wejdzie do kwadratu, w którym znajduje się jama lub Wumpus. Celem agenta jest znalezienie złota i wydostanie się z jaskini. Dokładniej: 1000 punktów za wydostanie się z jaskini ze złotem, -1 punkt kary za każdą wykonaną akcję i -10000 punktów kary za zginięcie. 4

Wnioskowanie w świecie Wumpusa 1,4 2,4 3,4 4,4 1,3 2,3 3,3 4,3 1,2 2,2 3,2 4,2 OK 1,1 2,1 3,1 4,1 A OK OK (a) A = Agent B = Breeze G = Glitter, Gold OK = Safe square P = Pit S = Stench V = Visited W = Wumpus 1,4 2,4 3,4 4,4 1,3 2,3 3,3 4,3 1,2 2,2 P? 3,2 4,2 OK 1,1 2,1 A 3,1 P? 4,1 V B OK OK (b) 1,4 2,4 3,4 4,4 1,3 W! 2,3 3,3 4,3 1,2 A 2,2 3,2 4,2 S OK OK 1,1 2,1 B 3,1 P! 4,1 V V OK OK (a) A = Agent B = Breeze G = Glitter, Gold OK = Safe square P = Pit S = Stench V = Visited W = Wumpus 1,4 2,4 P? 3,4 4,4 1,3 W! 2,3 A 3,3 P? 4,3 S G B 1,2 S 2,2 3,2 4,2 V V OK OK 1,1 2,1 B 3,1 P! 4,1 V V OK OK (b) 5

Jak sformalizować świat Wumpusa w rachunku zdań? Wiedza agenta po wykonaniu trzeciego ruchu. Bieżąca lista obserwacji: [Stench, N one, N one, N one, N one]. 1,4 2,4 3,4 4,4 1,3 W! 2,3 3,3 4,3 1,2 A 2,2 3,2 4,2 S OK OK 1,1 2,1 B 3,1 P! 4,1 V V OK OK A = Agent B = Breeze G = Glitter, Gold OK = Safe square P = Pit S = Stench V = Visited W = Wumpus Obserwacje: S 1,1, B 1,1, S 2,1, B 2,1, S 1,2, B 1,2. 6

Wiedza o środowisku: S 1,1 W 1,1 W 1,2 W 2,1 (1) S 2,1 W 1,1 W 2,1 W 2,2 W 3,1 (2) S 1,2 W 1,1 W 1,2 W 2,2 W 1,3 (3) S 1,2 W 1,3 W 1,2 W 2,2 W 1,1 (4) KB koniunkcja obserwacji i formuł (1) - (4). Chcemy pokazać, że z KB wynika W 1,3. W tym celu wystarczy pokazać, że formuła KB W 1,3 (5) jest tautologią. Metoda zero-jedynkowa jest niepraktyczna (4096 wierszy). Łatwo wykazać, że (5) jest tautologią, posługując się regułą odrywania, eliminacji koniunkcji i rezolucji. 7

Uwaga: Rachunek zdań nie jest wygodny do formalizacji świata Wumpusa (zbyt wiele symboli zdaniowych, co czyni formalizację nieefektywną). Jak reprezentować akcje? A 1,1 East A W 2,1 Forward. Jeśli używamy rachunku zdań, nie możemy zadać bazie wiedzy pytania Jaką akcję wybrać? Musimy zadać serię pytań, każde dotyczące innej akcji: Czy mam iść naprzód, Czy mam się odwrócić w prawo?, itp. 8

Model agenta posługującego się bazą wiedzy w rachunku zdań: function PROPOSITIONAL-KB-AGENT( percept) returns an action static: KB, a knowledge base t, a counter, initially 0, indicating time TELL(KB, MAKE-PERCEPT-SENTENCE( percept, t)) for each action in the list of possible actions do if ASK(KB, MAKE-ACTION-QUERY(t, action)) then t t + 1 return action end 9

Świat Wumpusa zmienia się wraz z upływem czasu. Jak reprezentować te zmiany? Jedyną metodą jest odpowiednie indeksowanie stałych zdaniowych: A 0 1,1 East0 A W0 2,1 A 1 1,1 East1 A W1 2,1 A 2 1,1 East2 A W2 2,1. A 0 1,1 North0 A W0 1,2 A 1 1,1 North1 A W1 1,2 A 2 1,1 North2 A W2 1,2. Forward0 Forward1 Forward2 Forward0 Forward1 Forward2 10

Jeśli przyjmiemy, że agent może wykonać 100 akcji w trakcie gry, to potrzebujemy 6400 formuł na wyrażenie prostego faktu, że nie należy iść do kwadratu, w którym znajduje się Wumpus. 11

Świat Wumpusa w logice pierwszego rzędu Typowa obserwacja: P ercept([stench, Breeze, Glitter, N one, N one], 5). Akcje: T urn(right), T urn(lef t), F orward, Grab, Shoot, Release, Climb. Konstruuje się pytanie typu: a Action(a,5). Prawidłowa odpowiedź: {a/grab}. 12

Prosty agent reaktywny s, b, u, c, t Percept([s, b, Glitter, u, c], t) Action(Grab, t). Lepiej: s, b, u, c, t Percept([s, b, Glitter, u, c], t) AtGold(t) t AtGold(t) Action(Grab, t). Prosty agent reaktywny nie poradzi sobie ze światem Wumpusa: Nigdy nie będzie wiedział, jak wrócić do kwadratu startowego w celu wykonania akcji Climb; często się zapętli. 13

Agent reaktywny Agent reaktywny reaguje na bieżącą obserwację w oparciu o aktualny stan świata. Baza wiedzy takiego agenta musi więc mieć charakter dynamiczny. Formalizacja w logice pierwszego rzędu opiera się na Rachunku sytuacyjnym. 14

PIT Gold PIT PIT Gold PIT PIT S 3 PIT Gold PIT PIT Forward S 02 PIT Gold PIT PIT Turn (Right) S 1 PIT Forward S 0 Każdy symbol reprezentujący relację zmieniającą się w czasie, posiada dodatkowy argument, odpowiadający sytuacji: At(Agent,[1,1], S 0 ) At(Agent,[1,2], S 1 ). 15

Definiowanie akcji Efekty. Portable(Gold). s AtGold(s) P resent(gold, s). x, s Present(x, s) Portable(x) Holding(x, Result(Grab, s)). x, s Holding(x, Result(Release, s)). Aksjomaty tła (frame axioms): (1) Jeśli agent posiada przedmiot i go nie wyrzuca, to posiada ten przedmiot w następnym stanie. a, x, s Holding(x, s) (a Release) Holding(x, Result(a, s)). 16

(2) Jeśli agent nie posiada przedmiotu i go nie podnosi, to nie posiada go w następnym stanie. a, x, s Holding(x, s) [a Grab (P resent(x, s) P ortable(x))] Holding(x, Result(a, s)). Aksjomaty definiujące efekty akcji można połączyć z aksjomatami tła, otrzymując a, x, s Holding(x, Result(a, s)) [a = Grab Present(x, s) Portable(x)) (Holding(x, s) a Release)]. Powyższy aksjomat nazywamy aksjomatem następnika stanu (successor-state axiom). Liczba aksjomatów następnika stanu = liczba symboli predykatów zmieniających się w czasie. 17

Położenie agenta W sytuacji początkowej: At(Agent,[1,1], S 0 ). Co agent powinien wiedzieć o swojej pozycji? 1. Kierunek, w którym patrzy ( 0 wschód, 90 północ, 180 zachód, 270 południe). Orientation(Agent, S 0 ) = 90. 2. Mapa terenu. Mapę określa funkcja LocationT oward, w skrócie LT, która dla danej pozycji i kierunku zwraca pozycję znajdującą się o jedną kratkę do przodu względem kierunku. x, y LT([x, y],0) = [x + 1, y]. x, y LT([x, y],90) = [x, y + 1]. x, y LT([x, y],180) = [x 1, y]. x, y LT([x, y],270) = [x, y 1]. 18

Posługując się funkcją LT, możemy określić kwadrat znajdujący się bezpośrednio przed agentem p: p, l, s At(p, l, s) [LocationAhead(p, s) =LT(l, Orientation(p, s))]. Możemy też określić ścisłe przyleganie : l 1, l 2 Adjacent(l 1, l 2 ) d l 1 = LT(l 2, d). 3. Geografia terenu. x, y Wall([x, y]) (x = 0 x = 5 y = 0 y = 5). 4. Związek pomiędzy akcjami i położeniem agenta: a, l, p, s.at(p, l, Result(a, s)) [(a = Forward l = LocationAhead(p, s) Wall(l)) (At(p, l, s) a Forward)]. 19

Własności świata Akjomaty obserwacyjne: Opisują własności świata na podstawie obserwacji. l, s At(Agent, l, s) Stench(s) Smelly(l). l 1, s Smelly(l 1 ) [ l 2 At(Wumpus, l 2, s) (l 2 = l 1 Adjacent(l 1, l 2 ))]. x, y, g, u, c, s Percept([None, None, g, u, c], s) At(Agent, x, s) Adjacent(x, y) OK(y). Aksjomaty przyczynowe: Opisują, w jaki sposób własności świata wpływają na obserwacje. l 1, l 2, s At(Wumpus, l 1, s) Adjacent(l 1, l 2 ) Smelly(l 2 ). l, s At(Wumpus, l, s) Pit(l) OK(l). 20

Wybór akcji Klasyfikujemy akcje: Great Wzięcie złota i wydostanie się z jaskini ze złotem. Good Wejście do bezpiecznego kwadratu, który nie był jeszcze odwiedzany. Medium Wejście do bezpiecznego kwadratu, który był już odwiedzany. Risky Wejście do kwadratu, w którym może być Wumpus lub jama. Deadly Wejście do kwadratu, w którym na pewno jest Wumpus lub jama.. 21

Jak sformalizować wybór akcji? Wprowadzamy dwuargumentowy symbol predykatowy Action. Action(a, s) interpretujemy: w stanie s wybierz akcję a. a, s Great(a, s) Action(a, s). a, s Good(a, s) [ b Great(b, s)] Action(a, s). a, s Medium(a, s) [ b Great(b, s) Good(b, s)] Action(a, s). a, s Risky(a, s) [ b Great(b, s) Good(b, s) Medium(b, s)] Action(a, s). 22

Agent realizujący cel Agent reaktywny potrafi rozsądnie poruszać się po jaskini. W momencie znalezienia złota celem agenta jest jak najszybszy powrót do kwadratu startowego i wydostanie się z jaskini. s Holding(Gold, s) GoalLocation([1, 1], s). Agent powinien znaleźć sekwencję akcji (plan) realizującą ten cel. Istnieją dwie techniki rozwiązania tego zadania: Przeszukiwanie Planowanie 23

Problemy związane z formalizowaniem dynamicznie zmieniającego się świata Problem tła (frame problem) Jak efektywnie reprezentować inercję? Połączenie aksjomatów opisujących efekty akcji i aksjomatów tła w aksjomaty następnika stanu nie rozwiązuje problemu dla akcji niedeterministycznych. Problem kwalifikacji (qualification problem) Działając w rzeczywistym świecie, prawie nigdy nie wiemy, czy akcja się powiedzie. Jak sobie z tym poradzić formalizując dynamicznie zmieniający się świat? Problem ramifikacji (ramification problem) Jak sformalizować uboczne efekty akcji? 24

Inżynieria wiedzy (Knowledge engineering) Zajmuje się metodologią konstruowania bazy wiedzy. Inżynieria oprogramowania: Języki programowania. Programy. Kompilatory. Realizacja programów. 25

Inżynieria wiedzy: Języki reprezentacji wiedzy. Bazy wiedzy. Procedury dowodzenia. Dowodzenie. 26

Metodologia konstruowania bazy wiedzy 1. Analiza dziedziny. 2. Wybór alfabetu. 3. Opis ogólnej wiedzy o dziedzinie. 4. Opis problemu. 5. Testowanie. Uwaga: Nie należy oczekiwać, że skonstruowana baza wiedzy będzie od razu poprawna i pełna. 27

Przykład: prosty sumator C1 1 2 X1 X2 1 3 A2 A1 O1 2 1. Analiza problemu. Ważne: bramki, wejście-wyjście, połączenia. Nieważne: przewody, wielkość, kolor. 28

2. Alfabet Stałe. Bramki: X 1, X 2, A 1, A 2, O1. Rodzaje bramek: XOR, OR, AND, NOT. Możliwe sygnały: On i Of f. Symbole funkcyjne. T ype (zwraca rodzaj bramki), In i Out (zwracają wejścia i wyjścia (terminale) bramek, np. In(1, X 1 )), Signal (zwraca sygnał terminala). Symbole predykatowe. Connected (zachodzi, jeśli dwa terminale są połączone). Uwaga: To nie jest jedyny możliwy alfabet, który może być użyty do poprawnej formalizacji prostego sumatora. 29

3. Opis ogólnej wiedzy o dziedzinie (C skrót od Connected.) 1. t 1, t 2 C(t 1, t 2 ) Signal(t 1 ) = Signal(t 2 ). 2. t Signal(t) = On Signal(t) = Off. 3. On Off. 4. t 1, t 2 C(t 1, t 2 ) C(t 2, t 1 ). 5. g Type(g) = OR [Signal(Out(1, g)) = On n Signal(In(n, g)) = On]. 6. g Type(g) = AND [Signal(Out(1, g)) = Off n Signal(In(n, g)) = Off]. 7. g Type(g) = XOR [Signal(Out(1, g)) = On Signal(In(1, g)) Signal(In(2, g))]. 8. g T ype(g) = N OT [Signal(Out(1, g)) Signal(In(1, g))]. 30

4. Opis problemu Type(X 1 ) = XOR Type(X 2 ) = XOR Type(A 1 ) = AND Type(A 2 ) = AND Type(O 1 ) = OR C(Out(1, X 1 ), In(1, X 2 )) C(In(1, C 1 ), In(1, X 1 )). C(Out(1, O 1 ), Out(2, C 1 )) C(In(3, C 1 ), In(1, A 2 )). 31

5. Testowanie Pytanie: i 1, i 2, i 3 (Signal(In(1, C 1 )) = i 1 ) (Signal(In(2, C 1 )) = i 2 ) (Signal(In(3, C 1 )) = i 3 ) (Signal(Out(1, C 1 )) = Off) (Signal(Out(2, C 1 )) = On). Poprawna odpowiedź: (i 1 = On i 2 = On i 3 = Off) (i 1 = On i 2 = Off i 3 = On) (i 1 = Off i 2 = On i 3 = On). 32