Vestacka inteligencija :: Nauka ~ Tehnika ~ Military

Video sam da ovde se cesto prica o nekim inteligentnim robotima i sta bi vestacka inteligencija mogla u buducnosti a sta ne. Pa hajde da bude jedna tema o tome. Evo nekih osnova, sto su u principu slajdovi uvodnog casa za ekspertske sisteme na ETF-u (inace ja jos predmet nisam imao). Stranica predmeta je http://ri4es.etf.bg.ac.yu/http://ri4es.etf.bg.ac.yu/ pa ako hoce neko da vidi ostale lekcije i ovu potpunu slobodno. Takodje ako neko cuje za neko novo otkrice,neki novi algoritam,nek kaze ovde. Inace jos sam hteo da vam kazem za robocup . To je prvenstvo sveta u fubalu inteligentnih robota. Poceo je sa raznoraznim robotima sa tockicima, pa je dozvoljeno koriscenje sony-jevih robota pasa, ali timovi su morali naravno da pisu inteligenciju za robota,a sada par godina unazad je tendencija koriscenja robota koji se krecu kao ljudi(dakle imaju dve ruke i noge). Ovi roboti su za sad jako nestabilni. Link je ROBOCUP . Timovi bi trebali da budu studenti raznih univerziteta,sa mentorstvom nekog profesora. I da jos da napomenem da najpoznatiji agent sa vestackom inteligencijom je Google.

Obrada prirodnog jezika
Prezentacija znanja
Automatsko rezonovanje
Mašinsko učenje
Dodatno: robotika i
Vid
8 Razmišljati humano: cognitive model
1960s "cognitive revolution": računarski modeli iz veštačke inteligencije i eksperimentalne
tehnike iz psihologije
Potrebne su naučne teorije o internim aktivnostima mozga
Kako potvrditi saznanja:
1) Predviđanjem i testiranjem ponašanja ljudi (top-down)
2) Direktnom identifikacijom dobijenih podataka (bottom-up)
9 Razmišljati racionalno
Aristotel: koji je korektan proces razmišljanja?
Nekoliko Grčkih filozofskih škola su razvile različite forme logike: notacije i pravila porekla
misli
Postoji direktna veza od matematike i filozofije do oblasti veštačke inteligencije
Problemi
1. Nije uvek ljudsko ponašanje po određenim pravilima
2. Koja je svrha razmišljanja?
10 Delovati racionalno: racionalni agenti
Racionalno ponašanje: raditi ispravnu stvar
Ispravna stvar: od koje se očekuje da maksimizuje cilj, na osnovu trenutnih
informacija
Nije neophodno uključivati i razmišljanje –refleksno ponašanje – ali proces
razmišljanja treba da bude u funkciji racionalnog ponašanja
11 Racionalni agenti
Agent je entitet koji prima informacije i deluje
Apstraktno, agent je funkcija preslikavanja od skupa primljenih informacija na skup akcija:
[f: P* 􀃆 A]
Za svaku klasu okruženja i zadataka, potrebno je pronaći agenta (ili klasu agenata) sa
najboljim perfomansama
Nedostatak: limit sistema dovodi do nemogućnosti realizacije perfektne racionalnosti
􀃆 projektovati najbolji program za date računarske resurse
12 Veštačka inteligencija
Oblast veštačke inteligencije proučava mogućnost formalizacije procesa mišljenja i
zaključivanja:
– teoriju igara,
– dokazivanje teorema,
– rešavanje opštih problema,
– percepcija slike i govora,
– prevođenje prirodnih jezika,
– rešavanje ekspertskih problema (simbolička matematika, medicinska dijagnoza, hemijske analize,
inženjersko projektovanje, itd).
13 VI predistorija
Filozofija Logika, methodi razmišljanja
Matematika Formalna reprezentacija i algoritmi dokazivanja, teorija verovatnoće
Ekonomija dobit, teorija odlučivanja
Neuronauke fizičko objašnjenje mentalnih aktivnosti
Psihologija fenomeni percepcije i kontrole aktivnosti,
eksperimentalne tehnike
Računari brži računarski sistemi
Kontrolna teorija projektovanje sistema koji maksimizuje funkciju u vremenu
Lingvistika reprezentovanje znanja, gramatika
14 Istorijat veštačke inteligencije
Početak - konferencija održana u mestu Dartmouth 1958.
U ranim godinama je postignut brz uspeh sa aplikacijama iz oblasti teorije igara, dokazivanja matematičkih
teorema, uobičajenog rezonovanja, itd.
Ovaj uspeh je obećavao brz progres prema praktičnoj mašinskoj inteligenciji.
Nije bio ispraćen i brzom i efikasnom implementacijom teorijskih osnova. Uspeh u početnim godinama,
nikada nije ponovljen, pa je pojam veštačke inteligencije sve više povezivan sa nedostacima i preteranim
očekivanjima od tehnologija
15 Istorijat veštačke inteligencije
WIMP (windows, icon, mouse, pointer) korisnički interfejs, koji trenutno dominira među
personalnim računarima.
Objektno orijentisana tehnika programiranja, koja se najviše koristi u današnjim
komercijalnim alatima za razvoj softvera.
Ideja inteligentnih softverskih agenata koji pomažu korisniku da dođe do određenih
informacija kroz mrežu
Danas su u ovoj oblasti najinteresantnija polja prepoznavanja govora, razumevanja
prirodnih jezika, i prepoznavanje optičkih slika karaktera
16 Istorijat veštačke inteligencije I faza
Većina radova je obuhvatila formalne probleme koji su bili strukturirani i imali
detaljno definisane granice.
Prvenstveno dokazivanje teorema, razna izračunavanja, igre (šah).
U ovoj fazi, naglasak je bio na razvoju generalne «mašine koja misli» i koja bi
bila u stanju da rešava čitav niz različitih problema
17 Veštačka inteligencija II faza
Većina uspešnih projekata su veoma usko specijalizovani i imaju veoma specifično znanje o problemu koji rešavaju.
U generalni sistem rezonovanja uvodi se znanje iz određene specifične oblasti – ekspertski sistemi
Ekspertski sistemi zasnovani na pravilima su razvijani u različite svrhe: hemijske analize, konfigurisanje računarskih
sistema, davanje dijagnoze pacijenata.
Istraživanja su se obavljala u okviru prezentacije znanja, obrade znanja i naprednim tehnikama rezonovanja, koja su
dovela do primene veštačke inteligencije u komercijalnim aplikacijama.
Paralelno, računarske radne stanice su imale mogućnost da pokreću programe pisane na jezicima kao što su Lisp,
Prolog, Smaltalk, čime je dobijeno moćno integrisano okruženje za razvoj aplikacija.
18 Veštačka inteligencija III faza
Početkom 90-ih : rešenje problema mašinskog govora i prepoznavanja, razumevanja i prevođenja prirodnih
jezika, ljudskog rezonovanja i upravljanjem robota.
Razvijen je veliki broj komercijalnih aplikacija koje koriste neuronske mreže za data mining i adaptivnu
kontrolu.
Metode iz biologije, kao što su genetički algoritmi, sa alternativnim logičkim sistemima, kao što je fuzzy
logika, su počele da se koriste.
Razvoj Interneta i distribuiranih sistema je doveo do ideje agenata, koji se kreću kroz mrežu, komuniciraju
sa drugim agentima i izvršavaju određene zadatke za korisnika. Inteligentni agenti koriste poslednje tehnike
veštačke inteligencije da bi izvršavali autonomne, inteligentne i mobilne zadatke.
19 Veštačka inteligencija - danas
neuronske mreže (neural networks, connectionism)
manje se zasniva na formalnoj matematičkoj logici i radu sa simbolima, a više na načinima
ljudskog ili prirodnog razmišljanja
U poređenju sa sistemima koji se zasnivaju na obradi simbola neuronske mreže izvršavaju
relativno jednostavne funkcije
sposobnost neuronskih mreža da zaista uče i da se adaptiraju dobijenim zaključcima je
najvažnija funkcija današnjih inteligentnih sistema
20 Veštačka inteligencija pregled
Gestation (43-56): automata theory, neural networks, checkers, theorem proving.
Shannon, Turing, Von Neumann, Newell and Simon, Minsky, McCarthy, Dartmouth Workshop.
Great expectations (52-69): computers can do more than just arithmetic! General Problem Solver (GPS), better checkers LISP (LISt
Processing language)
A dose of reality (66-74): ELIZA: human-like conversation. limitations of neural networks, genetic algorithms, machine evolution. acting in the
real world: robotics.
Knowledge-based systems (69-79): domain focus: experts systems vs. General Problem Solvers. DENDRAL, MYCIN, XCON, etc.
Commercial AI: the ‘80s boom (80-90) DEC’s R1 computer configuration program
many expert systems tools companies (mostly defunct): Symbolics, Teknolwedge, etc.Japan’s 5th generation project: PROLOG. limited
success in autonomous robotics and vision systems.
The 90’s and now: specialization, quiet progress; AI becomes a science neural networks, genetic algorithms probabilistic reasoning and
uncertainty learning planning and constraint solving agents autonomous robotics: NAV autonomous driving van, crater exploration, robot soccer
IBM’s Deep Blue beats Kasparov!
21 History of AI
1943 McCulloch & Pitts: Boolean circuit model of brain
1950 Turing's "Computing Machinery and Intelligence"
1956 Dartmouth meeting: "Artificial Intelligence" adopted
1952—69Look, Ma, no hands!
1950s Early AI programs, including Samuel's checkers
program, Newell & Simon's Logic Theorist,
Gelernter's Geometry Engine
1965 Robinson's complete algorithm for logical reasoning
1966—73AI discovers computational complexity
Neural network research almost disappears
1969—79Early development of knowledge-based systems
1980-- AI becomes an industry
1986-- Neural networks return to popularity
1987-- AI becomes a science
1995-- The emergence of intelligent agents
22 Pojam ekspertskih sistema
Ekspertski sistemi se koriste za rešavanje komplikovanih zadataka koji su primereni visoko
obučenim ekspertima.
Cilj je da programi dejstvuju inteligentno, a ne mehanički.
Ekspertski sistemi se mogu definisati kao računarske aplikacije kojima se rešavaju problemi
visokog stepena složenosti uz primenu nekih opštih principa postavljenih u oblasti veštačke
inteligencije