1 / 22

Technologia

Technologia. Awatar. Second life garden.jpg. Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie. Jak stworzyć wysoka inteligencje?. Musimy wiedzieć jak Musimy rozwinąć metody jej implementacji Musimy mieć środki do jej budowy i ciągłej operacji. Przetwarzanie szeregowe

nicki
Download Presentation

Technologia

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. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Technologia Awatar Second life garden.jpg Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie

  2. Jak stworzyć wysoka inteligencje? • Musimy wiedzieć jak • Musimy rozwinąć metody jej implementacji • Musimy mieć środki do jej budowy i ciągłej operacji

  3. Przetwarzanie szeregowe Wrażliwe na błędy Wymaga oprogramowania Niski koszt Dobrze rozwinięte metody programowania Przetwarzanie równolegle Odporne na błędy Wymaga zaprojektowania Wysoki koszt Prototypy hardwarowe trudne do wykonania Software czy hardware? Software Hardware

  4. Zalety biologicznych systemów nerwowych:  Odporność na uszkodzenia elementów  Zdolność uczenia  Zdolność przetwarzania informacji zaszumionej lub niespójnej  Nieduże wymiary, zwartość, małe zużycie energii Przetwarzanie neuronowe jest równolegle W przeciwieństwie do przetwarzania wprowadzonego przez von Neumanna, opartego na sekwencyjnym wykonywaniu instrukcji, który jest do dzisiaj podstawą działania prawie wszystkich komputerów Z wykładu Dr Kazimierza Duzinkiewicza, Politechnika Gdańska

  5. Porównanie przetwarzania komputerowego i neuronowego Przetwarzanie Cecha Komputerowe Neuronowe Postać danych wejściowych Cyfrowa lub analogowa Cyfrowa Wybór architektury sieci i reprezentatywnych wzorców Przygotowanie przetwarzania Opracowanie algorytmu Sposób wprowadzania wiedzy Przez programowanie Przez uczenie Struktura przetwarzania Przetwarzanie szeregowe Przetwarzanie równoległe Arytmetyka wysokiej dokładności Przekształcenia nieliniowe o niewielkiej dokładności Cechy obliczeń Przechowywanie algorytmu przetwarzania Architektura sieci i wagi połączeń Zblokowane pamięci ROM i RAM Przechowywanie danych Zblokowane pamięci RAM Sygnały w sieci Z wykładu Dr Kazimierza Duzinkiewicza, Politechnika Gdańska

  6. Porównanie przetwarzania komputerowego i neuronowego Sztuczne Sieci Neuronowe (ANN) próbują przybliżyć systemy komputerowe do zdolności przetwarzania informacji w mózgu Z wykładu Dr Kazimierza Duzinkiewicza, Politechnika Gdańska

  7. Współdziałanie ze Środowiskiem EI Architecture Reason Short-term Memory Perceive Act RETRIEVAL LEARNING Long-term Memory INPUT OUTPUT Task Environment Simulation or Real-World System From Randolph M. Jones, P : www.soartech.com

  8. Obliczeniowy Model Inteligentnej Maszyny Inspiration: human brain Photo (brain): http://www.scholarpedia.org/article/Neuronal_correlates_of_consciousness Jednostka centralna Pamiec epizodyczna i uczenie Przelaczanie uwagi Monitor akcji Emocje, nagrody i procesy pod-korowe Planowanie i myslenie Organizacja epizodow Motywacje i cele Pamiec epizodyczna Sensoryczno-motoryczne Pamiec semantyczna Umiejetnosci Akcje Czucia Kodowanie danych Dekodowanie danych Wyjscia motoryczne Wejscia sensoryczne

  9. Jednostka Centralna Jednostka centralna Przelaczanie uwagi Monitor akcji • Zadania • swiadome postrzeganie • skupienie uwagi • przelaczanie uwagi • motywacje • tworzenie i wybor celow • myslenie • planowanie • uczenie, itd. • Wymaga • mozliwosci dynamicznego wyboru i nadzoru wykonania programu • mozliwosci aktywizacji pamieci semantycznej i kontrolowania emocji Planowanie i myslenie Motywacje i cele

  10. Visual representation and visual saccades What Where C C D D A A B B C D A Input image B

  11. PrzełączanieUwagi !!! • Jest to dynamiczny proces wynikający ze współzawodnictwa pomiędzy • Reprezentacjami motywacji • Wejść sensorycznych • Wewnętrznych myśli i sygnałów zakłócających • Moze byc wynikiem • Celowego dzialania (swiadomy sygnał) • Procesow podswiadomych (stymulowanych przez wewnętrzne lub zewnętrzne sygnały) • Tak wiec zwracanie uwagi jest świadome ale przełączanie uwagi nie musi być świadome . blog.gigoo.org/.../

  12. PrzełączanieUwagi !!! • Jest to dynamiczny proces wynikający ze współzawodnictwa pomiędzy • Reprezentacjami motywacji • Wejść sensorycznych • Wewnętrznych myśli i sygnałów zakłócających Przelaczanie uwagi w systemie motywowanego uczenia http://people.ohio.edu/starzykj/network/Research/papers.htm

  13. Cognitive spotlight selection Memory traces in frontal cortex Frontal cortex house wife business Spotlight on John Mental saccade friends dog Episodic and associative memory network business his house his wife friends John his dog saccade Input image

  14. Cognitive System Memory Organization Episodic management Action planning Working memory Cognitive agent Action evaluation Scene building Action monitoring WTA attention switching Episodic memory Mental saccades Procedural memory and spatial orientation Semantic memory Motivations and goal creation Attention focus Episodic memory Cognitive motivations Motor control Subconscious pains, rewards and emotions Visual saccades Subconscious attention switching Sensory processing Motor processing Sensory-motor area Sensory inputs Motor outputs

  15. Nadzieje Pokładane w Obudowanej Inteligencji Rozwój inteligencji maszyn będzie miał ogromny wpływ na życie i organizacje społeczeństw • Dla Społeczeństwa • Postęp technologii • Roboty • Maszyny uczące • Inteligentne urządzenia • Nadchodzi era inteligencji • Rewolucja przemysłowa • Rewolucja technologiczna • Rewolucja informatyczna ISAC, a Two-Armed Humanoid RobotVanderbilt University

  16. Nadzieje Pokładanew Obudowanej Inteligencji • Dla Społeczeństwa • Społeczeństwo umysłów • Ponad ludzka inteligencja • Rozwój nauki • Rozwiązanie bolączek społecznych • Wzrost zrozumienia i tolerancji • Poprawa jakości i warunków życia

  17. Nadzieje Pokładane w Obudowanej Inteligencji • Dla Przemysłu • Rozwój technologiczny • Duzy wzrost przemysłu elektronicznego • Nowe rynki zbytu • Rozwój ekonomiczny

  18. Narzedzia do kontrolirobotow • Przykladowe platformy budowy gier wideo i kontroli robotow • Blender http://www.blender.org/ • Blender you tube video: • http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=QbzE8jOO7_0&hd=1&noredirect=1 • Platformy do symulacji robotow: • YARP (http://eris.liralab.it/yarp/) • Wirtualny robot iCub (http://www.robotcub.org/index.php/)

  19. Wygląda jak “Science fiction” • Jeżeli próbujesz patrzeć daleko w przyszłość i to co widzisz wygląda jak “science fiction”, to możesz się mylić. • Ale gdy to nie wygląda jak “science fiction”, to napewno sie mylisz. Z prezentacji przez Feresight Institute

  20. Referencje: [1] E. R. Kandel et al. Principles of Neural Science, McGraw-Hill/Appleton & Lange; 4 edition, 2000. [2] F. Inda, R. Pfeifer, L. Steels, Y. Kuniyoshi, “Embodied Artificial Intelligence,” International seminar, Germany, July 2003. [3] R. Chrisley, “Embodied artificial intelligence, ” Artificial Intelligence, vol. 149, pp.131-150, 2003. [4] R. Pfeifer and C. Scheier, Understanding Intelligence, MIT Press, Cambridge, MA, 1999. [5] R. A. Brooks, “Intelligence without reason,” In Proc. IJCAI-91. (1991) 569-595 . [6] R. A. Brooks, Flesh and Machines: How Robots Will Change Us, (Pantheon, 2002). [7] R. Kurzweil The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence, (Penguin, 2000). Obudowana Sztuczna Inteligencja

  21. Pytania ?

More Related