1 / 46

Umelá inteligencia

spieva umelá speváčka Miriam. Umelá inteligencia. prednáša človek Milan Schmotzer. Umelá inteligencia. autonómny riadiaci systém pre umelého človeka pre ľubovoľné zariadenie pre softvérovú službu vyžaduje extrémne vysoký výkon procesora extrémne pamäťové nároky

graceland
Download Presentation

Umelá inteligencia

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. spieva umelá speváčka Miriam Umelá inteligencia prednáša človekMilan Schmotzer

  2. Umelá inteligencia • autonómny riadiaci systém • pre umelého človeka • pre ľubovoľné zariadenie • pre softvérovú službu • vyžaduje • extrémne vysoký výkon procesora • extrémne pamäťové nároky • neexistuje stroj na jej realizáciu

  3. Klasická špecializovanáumelá inteligencia • použije sa nevyhnutné minimum • jasne definovaný vstup, výstup i stavy • uplatnili sa matematici • riešenie hier a hlavolamov • prehľadávanie priestoru hypotéz (šach a hry) • brutálna výpočtová sila (skúšaj všetky možnosti) • logické programovanie – Prolog

  4. Bežne riešené problémy • znalostné spracovanie obrazu: MRI, USG • získavanie dát z databáz a textov • fuzzy zaostrenie fotoaparátu • fuzzy brzdné systémy v automobiloch • znalostné riadenie lietadiel a raketoplánov • znalostné systémy pre GPS navigáciu • simulácie fyzikálnych procesov

  5. Náročnejšia časť UI • Prekonanie brutálnej výpočtovej sily • logické (programovanie ohraničení) • heuristiky, postupy typu simulované žíhanie • uvažovanie • neurónové siete • Zatiaľ temer nerealizovateľné • rozpoznávanie obrazov a scén (3D) • rozpoznávanie hovoreného slova • emócie a ľudské vlastnosti

  6. Inteligentný agent

  7. Inteligentný agent – robot • hardvérový • čiastočne realizovateľný cca od roku 2050 • iba ovládaný na diaľku ako telemat • samostatný o niekoľko storočí pri novej technológii – low power consuming quantum micropromems (processing memories) • zatiaľ máme neinteligentné priemyselné roboty (oko-ruka)

  8. Inteligentné bytosti • HOMES – hominidae – homo sapiens • GEHOS – genetically modified hominidae • ANDROIDS – ľuďom podobné bytosti z umelo vytvorených jednoduchých buniek • CYBORGS – robotizované organizmy • ROBOTS – stroje s umelou inteligenciou • EBOTS – roboty vzniknuté evolúciou

  9. Inteligencia pre umelé bytosti • vnímanie sveta • mimoriadne náročná úloha získať informácie • výsledkom je dopĺňanie modelu sveta • modelovanie sveta a uvažovanie • najviac preskúmané • stále však na slabej úrovni • pôsobenie na svet • pohyb v priestore (závisí na predošlom) • komunikácia s bytosťami Človek používa veľké množstvo modelov, často protirečivých.

  10. Inteligentné agenty – softvérové • ľahké vnímanie sveta • vystačia si s internetovou komunikáciou • malý svet, ľahký model • modelovanie sveta a uvažovanie • obmedzené činnosti nad ľahkým modelom • pôsobenie na svet • iba komunikácia so softvérom

  11. Špeciálne prednášky AI Trilógia • Biologický kognitívny systém (mozog) • Inteligentný agent • Skupiny spolupracujúcich agentov

  12. Umelá inteligenciaChytrý agent AI prednáška 2 z 3

  13. Chytré hardvérové agenty • hardvérové agenty – roboty • podzemie: práca v nedostupných priestoroch • zamorený priestor: v nebezpečných priestoroch • Vesmír: nepotrebujú skafandre, znesú vysoké gravitačné preťaženie • možno ich pokusne zničiť

  14. silný robot asistent

  15. robot asistent

  16. robot kamarát

  17. hračka – robot AIBO

  18. hračka – robot AIBO

  19. Nová umelá inteligencia • už aj chrobák žije v zložitom prostredí • poradí si s neurčitými informáciami • cieľom novej UI je dosiahnuť chytré správanie s nízkou záťažou procesora(chytré správanie „hlúpeho“ systému) • agenty reagujúce, reaktívne, „s odrazom“ • veľká reklama pre slabé systémy

  20. hračka

  21. hračka

  22. Dôležité pre robotickéagentynedôležité pre softvérové agenty • Počítačové videnie • základné spracovanie obrazu • analýza scény • Spracovanie prirodzeného jazyka

  23. Softvérové agenty • Vstup a výstup podľa protokolu • Reprezentácia znalostí • Uvažovanie • Riešenie problémov • Plánovanie a rozvrhovanie • Znalostné systémy • Multi-agentové systémy

  24. ProLog • Príklad riešenia problémov v Prologu SEND + MORE ---- MONEY

  25. Riešenie v Prologu1. časť smm :- Premene = [S,E,N,D,M,O,R,Y], Cisla = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9], prirad_cisla(Premene, Cisla), M > 0, S > 0, 1000*S + 100*E + 10*N + D + 1000*M + 100*O + 10*R + E =:= 10000*M + 1000*O + 100*N + 10*E + Y.

  26. Riešenie v Prologu2. časť zvol(P, [P|R], R). zvol(P, [H|Cis], [H|NovCis]):- zvol(P, Cis, NovCis). prirad_cisla([], _Cisla). prirad_cisla([P|Premenne], Cisla):- zvol(P, Cisla, NoveCisla), prirad_cisla(Premenne, NoveCisla).

  27. Zatmenie - ECLiPSe ECLiPSe – Prolog vylepšený • o uspávanie cieľov (tzv. ohraničenia) • konečné domény (celočíselné) • ľahko a prirodzene sa zapisujú úlohy • inferenčný mechanizmus ich vyrieši 

  28. Riešenie v ECLiPSe :- lib(fd).% Natiahneme knižnicu hlavolam(Z) :- Z=[S,E,N,D,M,O,R,Y],% zoznam premenných Z :: 0..9,% Priradíme domény alldistinct(Z),% Každej rozdielnu hodnotu 1000*S+100*E+10*N+D + 1000*M+100*O+10*R+E #= 10000*M+1000*O+100*N+10*E+Y, M ## 0, S##0,% ohraničenia – nerovnosti labeling(Z).% Až teraz generujeme!

  29. Dostaneme 9 5 6 7 + 1 0 8 5 1 0 6 5 2

  30. Zberné a konzultačné systémy • zberný systém • zbiera informácie zo senzorov • analyzuje ich • dospeje k výsledku (rozhodnutiu) • konzultačný systém • kladie otázky používateľovi • analyzuje odpovede • dospeje k výsledku (rozhodnutiu)

  31. Znalostné systémy • znalostný systém • konzultačný alebo zberný systém • má dostatočné znalosti z daného oboru • expertný systém • znalostný systém • obsahuje heuristiky (zvyčajne vedú k výsledku)

  32. Základné časti ZS • databáza dát • dáta riešeného prípadu • pri novej konzultácii vymazaná • databáza znalostí • odborné vedomosti / heuristiky • inferenčný mechanizmus • používa znalosti z databázy • analyzuje dáta • odvodí riešenie • aktuálny model • reprezentácia súčasného stavu riešenia úlohy

  33. Vysvetľovací mechanizmus ZS • potrebný hlavne pre experta • na zdôvodnenie činnosti systému odpovede na otázky • Why?prečo kladieš túto otázku? • What?čo si zatiaľ odvodil? • How?Ako si dospel práve k tomuto riešeniu?

  34. Diagnostický ZS

  35. Plánovací ZS

  36. môj rozhovor s robotom na http://pepa.vyskup.com • Já : Dnes je nejteplejsi den v roce. • PEPA : Velmi působivé, ale bohužel nerozumím. • Já : no jo • PEPA : člověče kolik je ti let? • Já : 33 • PEPA : FAKT FTIPNI HAHAHAHAHAHAHAHA • Já : ach jaj • PEPA : už nemáš co říct? • Já : ne • PEPA : a ci? • Já : Mas inteligenci maleho ditete. • PEPA : umři!

  37. InteligentnéMultiagentové Systémy • Multiagentový systém • Výhody multiagentových systémov • Agent • Inteligentný agent • Inteligentný multiagentový systém • Štruktúra agenta

  38. Multiagentový systém zoskupenie agentov – funkčných jednotiek spolupracujúcichna riešení určitej množiny úloh

  39. Výhody multiagentových systémov • decentralizované riešenie úlohy • spojenie výkonu viacerých procesorov • prirodzený spôsob riadenia rozsiahlych distribuovaných systémov • ľahká rozširovateľnosť • zvýšenie spoľahlivosti

  40. Agent agent je procesor schopný účelovej interakcie s inými procesormi aktívne rieši problém komunikuje s inými agentmi býva členom aspoň jedného multiagentového systému

  41. Inteligentný agent efektívne a cielene koná na základe dômyselných vnútorných modelov externých a interných procesov Inteligentný agent javí známky inteligencie: • pracuje s modelmi objektov a sveta • dokáže sa učiť • správa sa autonómne

  42. inteligentnýmultiagentový systém pozostáva z inteligentných agentov

  43. Štruktúra agenta • jadro – klasický program • obálka – inteligentná časť – začleňuje agenta do multiagentového systému

  44. Štruktúra agenta

  45. Záver – Ciele UI • navrhnúť chytrý agent (stroj) čoby kópiu schopností človeka • vytvárať zložité systémy • preto môže byť dobré poznať architektúru ľudského kognitívneho systému, psychológie, sociológie a fuzzy logiky

  46. Literatúra • Luger George: Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving, Addison Wesley, 2004 • Negnevitsky Michael: Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems, Addison Wesley, 2004 • Russell S.J., Norvig P.: Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall, 2002

More Related