Mesters ges intelligencia artificial intelligence
This presentation is the property of its rightful owner.
Sponsored Links
1 / 16

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) PowerPoint PPT Presentation


  • 55 Views
  • Uploaded on
  • Presentation posted in: General

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE). BEVEZETÉS. MESTERSÉGES INTELLIGENCIA. MI tárgya: azon feladatok számítógépes megoldása, amelyek megoldása nehéz az embertől is kellő szakértelmet, kreativitást és intuíciót kíván – intelligenciát igényelnek

Download Presentation

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -

Presentation Transcript


Mesters ges intelligencia artificial intelligence

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA(ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

BEVEZETÉS


Mesters ges intelligencia

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA

MI tárgya:

azon feladatok számítógépes megoldása, amelyek

  • megoldása nehéz

  • az embertől is kellő szakértelmet, kreativitást és intuíciót kíván – intelligenciát igényelnek

    pl. kirakós játék, sakk, tételbizonyítás, orvosi diagnózis, szöveg fordítása (kontextus fontos!)

    MI célja:

    intelligens tárgy (artifact) konstruálása  program


Intelligens

INTELLIGENS???

Definíció helyett gyakorlati teszt:

Turing teszt - Alan Turing

A számítógép intelligensnek tekinthető, amennyiben egy terminálon keresztül kérdező nem tudja eldönteni, hogy vele szemben ember, vagy számítógép áll.

LOEBNER PRIZE

két szám összeszorzása ...


Turing teszt

TURING TESZT

Képességek:

  • természetes nyelvmegértés (kommunikáció)

  • tudásreprezentáció (információ tárolása)

  • automatikus következtetés (információ felhasználása, konklúzió)

  • gépi tanulás (alkalmazkodás új körülményekhez, minták felismerése)

    További képességek (teljes TT, fizikai kölcsönhatás is)

  • számítógépes látás (tárgyak érzékelése)

  • robotika (tárgyak mozgatása)

  • beszédfelismerés


Turing teszt1

TURING TESZT

ELIZA - Joseph Weizenbaum 1966

(képessége: mintaillesztés)

K: Az emberek mindig bámulnak engem.

E: Tudna mondani egy példát?

K: Például ön is bámul most engem.

E: Miért gondolja, hogy én bámulom önt?

K: Mert ön gyűlöl engem.

E: Tegyük föl, hogy gyűlölöm magát. Mit változtat ez a dolgokon?


Turing teszt2

TURING TESZT

ELIZA - mintaillesztés

Miért nem intelligens?

  • nincs tudása

  • nincs emlékezete

  • nem tanul

  • csak látszólag érti a nyelvet

    Pszichológus - páciens párbeszéd  DOCTOR


Az mi helye

AZ MI HELYE

Az MI, mint műszaki tudomány:

  • cél: intelligens tárgyak (programok) készítése, amelyek bizonyos területeken kiváltják vagy hatékonyan támogatják az embert

  • adott működés minél jobb minőségű számítógépes reprodukálása – hatékonyság!!

    Az MI, mint az emberi intelligencia természetének megismerése

  • cél: intelligens tárgyak (programok) készítése, amelyek minél jobban hasonlítanak az ember gondolkodásmódjához

  • kognitív pszichológia

    kölcsönhatás a két megközelítés között


Az mi feladatok k z s von sa

AZ MI FELADATOK KÖZÖS VONÁSA

  • nehezek (az ember számára is!)

  • nem rendelkeznek minden részletében tisztázott fix megoldó mechanizmussal

  • a megoldás elemi tevékenységek sorozataként állítható elő

    • előre nem rögzített

    • több lehetséges sorozat közül kell kiválasztani

  • megoldás: kereséssel

    • szisztematikus próbálkozással választjuk ki a következő „lépést”

  • a probléma tere nagy lehet

    • az összes lehetőség kipróbálása szisztematikus úton nem lehetséges – kombinatorikus robbanás

    • irányított keresésre van szükség


Az mi feladatok k z s von sa1

AZ MI FELADATOK KÖZÖS VONÁSA

  • emberi szakértelem/ intuíció/ gyakorlati tapasztalat szükséges – heurisztikus ismeretek

    • keresés korlátozása

    • heurisztikával vezérelt keresés – az MI rendszerek legjellegzetesebb közös vonása

  • „elég kedvező” megoldás elégséges

  • ma általában az ember a jobb

    sakk ...

    bank hó végi zárása …


Az mi korszakai

AZ MI KORSZAKAI

Első szakasz (60-as évek)

1956 – Darthmouth College-i konferencia – név

Célok:

  • az emberi gondolkodás számítógép segítségével történő reprodukálása

  • általános célú, általános technikákat alkalmazó rendszerek készítése

  • pl. világbajnok sakkprogram, univerzális gépi fordítás

    Módszerek, eszközök:

  • General Problem Solver – általános célú problémamegoldó

  • rezolúció – automatikus tételbizonyítás

  • LISP – MI első programnyelve

  • mesterséges neuronok, genetikus algoritmusok


Az mi korszakai1

AZ MI KORSZAKAI

Első szakasz (60-as évek)

Eredmények:

  • kétszemélyes játékok (dáma, sakk)

  • ELIZA

    Kudarcok:

  • kombinatorikus robbanás

    nem elég gyorsabb hardver, nagyobb memória!!

  • nyelvi fordítók

    nem elég elektronikus szótárra alapozott szóbehelyettesítés és nyelvtanra alapozó egyszerű szintaktikai transzformációk

    kontextus!!

    „The spirit is willing but the flesh is week”

    „A szellem készséges, de a test gyenge”

    „Jó a vodka, de rossz a hús”

  • elégtelen tudásreprezentációs eszközök


Az mi korszakai2

AZ MI KORSZAKAI

Második szakasz (70-es évek)

Cél:

  • szűkített feladatosztályok megoldására speciális technikák kifejlesztése

    Módszerek, eszközök:

  • logika alapú programnyelvek – Prolog, Planner

  • heurisztikus keresési technikák

  • tudásábrázolási módszerek

    • szabályalapú, keretalapú tudásábrázolás

    • adatbázis, objektum-orientált programozás

  • kognitív modellek

    Eredmények:

  • SHRDLU – természetes nyelvmegértés

  • DENDRAL – kémiai struktúra meghatározása

  • MYCIN – orvosi diagnosztikai rendszer

  • AM – matematikai fogalmak „felfedezése”


Az mi korszakai3

AZ MI KORSZAKAI

Harmadik szakasz (80-as évek)

Célok:

  • konkrét feladatok megoldása – piaci viszonyok közt – mesterjelölt szinten

  • 5. generációs számítógép (Prolog nyelv gépi kódként)

    Módszerek, eszközök:

  • tudásalapú szakértő rendszerek (külön tudásbázis + következtető mechanizmusok, tanácsadás, indoklás)

  • shell-ek, módszertanok

  • nem klasszikus logikák, bizonytalanság kezelése

    Eredmények:

  • szakértő rendszerek (pl. R1 – számítógépes rendszerek konfigurálása)


Az mi korszakai4

AZ MI KORSZAKAI

Negyedik szakasz (90-es évektől)

Célok:

  • Újra felfedezett ötletek – jobb hardverrel és növekvő matematikai háttérrel

    Módszerek, eszközök:

  • elosztott tudás reprezentálása

    • mesterséges neuron háló, genetikus algoritmus, ágens szemlélet

  • döntéselmélet és valószínűségi következtetés

    • valószínűségi hálók

  • beszédfelismerés

    • rejtett Markov modellek

      Eredmények:

  • űrkutatás, Deep Blue

  • nyelvi fordítók

  • tervgenerálás újszerű megközelítése

  • robotika (gépi látás, gépi tanulás)


Aj nlott irodalom

AJÁNLOTT IRODALOM

  • Fekete István, Gregorics Tibor, Nagy Sára: Bevezetés a mesterséges intelligenciába. LSI, Budapest 1990.

  • Futó Iván: Mesterséges intelligencia. Aula Kiadó, 1999.

  • Stuart J. Russel, Peter Norvig: Mesterséges intelligencia - modern megközelítésben. Panem-Prentice Hall, 2000.

  • Matt Ginsberg: Essentials of artificial intelligence. Morgan Kaufman Publisher, 1993.

  • David Poole, Alan Mackworth, Randy Goebel: Computational intelligence - a logical approach. Oxford University Press, 1998.

  • MI források: http://www.cs.ubc.ca/spider/poole/ci/ai-resources.html

  • MI startlap: http://www.ai.lap.hu/

  • Agent portal: http://www.agent.ai/

  • Logikai programozás: http://www.afm.sbu.ac.uk/logic-prog/

  • Common Lisp: http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/project/ai-repository/ai/html/cltl/cltl2.html


Tematika heti beoszt s

TEMATIKA – HETI BEOSZTÁS


  • Login