1 / 16

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)

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

kerri
Télécharger la présentation

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. 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. MESTERSÉGES INTELLIGENCIA(ARTIFICIAL INTELLIGENCE) BEVEZETÉS

  2. 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

  3. 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 ...

  4. 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

  5. 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?

  6. TURING TESZT ELIZA - mintaillesztés Miért nem intelligens? • nincs tudása • nincs emlékezete • nem tanul • csak látszólag érti a nyelvet Pszichológus - páciens párbeszéd  DOCTOR

  7. 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

  8. 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

  9. 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 …

  10. 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

  11. 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

  12. 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”

  13. 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)

  14. 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)

  15. 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

  16. TEMATIKA – HETI BEOSZTÁS

More Related