Historiske funderinger.

1. Historiske funderinger. Fra Aristoteles og frem til i dag.

2. Gudene i olympus, det gamle Hellas. • ”Den rasjonelle hjerne” er fundamentet for all teknologi og menneskelig sivilisasjon. (De gamle grekerne hadde respekt for kunnskap) • Zeus: Herre over himmel og jord

3. Aristoteles (384 – 322 f. Kr)

4. Aristoteles (384 – 322 f. Kr) • Skiller mellom materie og form • Abstraksjon • ”Physics” Study of things that changes • “Metaphysics” Things that never changes • Teologi • Logikk: Modus Ponens: Hvis P er sann og P medfører Q, da er Q sann. • Modus Ponens kalles for ”Slutningsregelen”, og er grunnelementet i automatisk resonnering og ekspertsystemer

5. UTVIKLINGEN AV LOGIKK. Tenking, en form for regning. Aristoteles: Modus Ponens

6. Rene Descartes (1595 – 1650) • Opptatt av kognitive prosesser. (Hjernen) • ”Jeg tenker, altså er jeg. ”Definerer seg selv som en tenkende enhet. • Geometriens far. • Grunnleggeren av det kartesiske system, koordinatsystemet.

7. Hvorfor har dette betydning for AI? • Skille mellom tanken og den fysiske verden. Mentale prosesser har sin egen eksistens med egne lover og kan studeres uavhengig av det fysiske. • Sjel – legemet; Forbindelsen er avgjørende for all menneskelig eksistens. Ikke fundamentalt forskjellig.

8. Gottfried Wilhelm Leibniz (1646 – 1716) • Første logiske system. • Det binære tallsystem. 0 og 1. • Ingen så den praktiske nytten av dette før Alan Turing 300 år senere. • G.W.L. Laget den første regnemaskinen.

9. Leonhard Euler (1707 – 1783) • Grafteoriens far. • Grafene gjør det mulig å fokusere på det essensielle, og sile bort det uvedkommende. • Visualiserer problemet. • Kjent eksempel: ”Broene i Kønigsberg” • Betydning for AI: Tilstandsromsøking

10. EMPIRISMEN • Den industrielle revolusjon i England ca. 1750 Vi får klokker og maskiner m.m. • I rennesansen bygget man på gresk tradisjon, Mennesket i sentrum. • Empirismen bryter med det. Tar utgangspunkt i naturen og omgivelsene i stedet for ”jeg”. • Oppdager at jorda ikke er rund. • Planetene går rundt sola, jorda er ikke i sentrum. • Rokker ved religiøse teorier. • Teorien skilles fra eksistensen.

11. EMPIRISMEN • John Locke (1632-1704) • George Berkly • David Hume (1711-1776) • Tenking (kognisjon) er beregninger

12. Charles Babbage (1791-1871) og Ada Lovelace (1815-1852):

13. Charles Babbage (1791-1871) og Ada Lovelace (1815-1852): • Første programmerbare mekaniske regnemaskin • Trenger et formelt språk til å uttrykke kognitive prosesser. • A.L: En maskin kan kun gjøre det den er programmert til, dvs. kan ikke trekke nye slutninger.

14. George Boole (1815 – 1864) • Boolsk algebra • Utsagnslogikk: and, or not, implikasjon osv. • Kan nå uttrykke Modus Ponens formelt. • Sannhentsverditabell • Betydning for AI: Digitalteknikk (hardware) Programmeringsspråk (software) • Datatypen boolean. • Basis for binær aritmetikk

15. Gottlob Frege (1884 – 1925) • Innførte kvantorer og variable i logikken. • Flere datatyper • Betydning for AI: • 1.ordens predikatkalkyle. Grunnlaget for moderne programmeringsspråk!

16. 1900-tallet • Det er først når man får datamaskinene på 1940-tallet at man for alvor kan prøve ut teorier om intelligens i praksis og ideen om kunstig intelligens vokser frem.

17. Alan Turing (1912 – 1954)

18. Alan Turing (1912 – 1954) • Engelsk matematiker/logiker • Laget dataprogrammer som knekket tyskernes ubåt-koder og derved bidro til at de tapte den 2. verdenskrig. • Turing-maskinen. • Homoseksuell. Det var den gang forbudt i England og hans arbeider ble derfor i mange år betydelig undervurdert.

19. Alan Turing forts. • 1950: Computer and intelligens: ”Kan en maskin tenke”. • Svaret blir gitt ved Turing-testen (Imitasjonsspillet) • Bakgrunnen er at intelligens er vanskelig å definere, men gjenkjennes når man møter det.

20. Bakgrunnen er at intelligens er vanskelig å definere, men gjenkjennes når man møter det.

22. Turing-testen • En person stiller alle mulige spørsmål til noe som enten er en maskin eller et menneske. • Hvis ingen person greier å avgjøre om det er maskinen eller et menneske som svarer, uansett hvilket spørsmål som stilles, trekker Turing den slutning at maskinen kan tenke.

23. Fordeler med Turingtesten: • Gir en objektiv forestilling av hva intelligens er, dvs. oppførselen til noe som er oppfattet som intelligent, gjennom svar på spørsmål. • Hindrer å bli avledet av forskjellige ubesvarte spørsmål om hva intelligens er, dvs. unngår problemet med å definere intelligens. • Eliminerer alle forstyrrelser fra levende organismer ved at spørsmålsstilleren kun fokuserer på svarene på spørsmålene.

24. Kritikk av Turing-testen: • Bruker kun symbolsk problemløsning, dvs. gjennom språket – begrepsapparatet. • Andre sider/komponenter ved intelligens som for eksempel persepsjon/sansing vurderes ikke. • Er maskinens intelligens det samme som menneskelig intelligens? Må maskinen bli dårlig til å regne for å bli intelligent? Kanskje maskinens intelligens burde defineres annerledes?

25. Har noen maskin bestått testen?

26. NEI • UMULIG(?) å lage en maskin som skal kunne svare på alle spørsmål, og kunne gi råd i enhver mulig situasjon. • Fleksibilitet er intelligensens varemerke. • Overføre erfaring og kunnskap til nye situasjoner.

27. Brukes Turing-testen i dag? • Avarter av Turing-testen brukes til å evaluere systemer innen mer avgrensede, lukkede områder, som f.eks. ekspertsystemer. • Innen f.eks. medisin har flere ekspertsystemer passert testen.

28. Gødels (1906 – 1978) • Ufullstendighetsteorem: • I enhver teori vil det dukke opp teoremer som ikke lar seg bevise innen teorien. Hvis teorien utvides slik at teoremene lar seg bevise vil det dukke opp et nye teoremer som ikke lar seg bevise i den nye utvidede teorien, og slik forsetter det…

29. Hva med kreativitet?Hva med sansing? • Ada Lovelace: En datamaskin kan kun gjøre det den er programmert til, dvs. kan ikke trekke nye slutninger. • Men ekspertsystemer har trukket konklusjoner som ekspertene ikke kjente på forhånd! (Kombinere gammel kunnskap på ny måte). • Mange forskere tror at dataprogrammer skal kunne uttrykke menneskelig kreativitet.

30. NB! Vi trenger generelle teorier for å forklare intelligens hos mennesket så vel som hos en maskin, og anvende disse teoriene til å løse problemer.