IA01_Introducere

Inteligenţă artificială

1. Introducere în inteligenţa artificială Florin Leon

Universitatea Tehnică „Gheorghe Asachi” din Iaşi

Facultatea de Automatică şi Calculatoare

http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm

Florin Leon, Inteligenta artificiala, http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm

2

Introducere în inteligenţa artificială

1. Introducere

2. Inteligenţa şi inteligenţa artificială

3. Definiţii ale inteligenţei artificiale

4. Istoricul inteligenţei artificiale

5. Principiile inteligenţei artificiale

6. Concluzii


3


1. Introducere





6. Concluzii


4

Introducere

IA-ul încearcă să construiască entităţi inteligente

Este posibil, trebuie doar să ne înţelegem pe noi înşine

Trebuie să găsim obiectivele potrivite

Calculatoarele permit punerea în practică a ideilor


5


1. Introducere





6. Concluzii


6

Inteligenţa artificială

Artificial (uşor de definit)

Făcut de om, ne-natural, construit

IA-ul este ştiinţa de a construi maşini care să facă lucruri ce ar necesita inteligenţă dacă ar fi făcute de oameni


7

Inteligenţa – ce este

Inteligenţa este mult mai greu de definit

Este de fapt un termen generic pentru multe capacităţi înrudite

„[...] capacitatea de a raţiona, a planifica, a rezolva probleme, a gândi abstract, a înţelege idei complexe, a învăţa repede şi a învăţa din experienţă”

Învăţare, perceperea relaţiilor

Înţelegere (lat. „intelligere”, inter-legere)

Raţionament


8

Inteligenţe multiple (I)

Psihologul Howard Gardner a identificat 7 tipuri distincte de inteligenţă şi mai recent încă 2

Lingvistică Se referă la capacitatea şi plăcerea de a citi, scrie, povesti

sau rezolva cuvinte încrucişate

Logico-matematică Presupune descoperirea modelelor, categoriilor şi relaţiilor Se manifestă de exemplu în rezolvarea problemelor

aritmetice sau în jocurile de strategie

Spaţială Se referă la posibilitatea de a gândi în imagini şi la uşurinţa

rezolvării unor probleme geometrice spaţiale De exemplu găsirea drumului într-un labirint, talentul de a

desena sau de a construi figuri din cuburi Lego


9

Inteligenţe multiple (II)

Corporal-chinestezică Implică o mare sensibilitate în identificarea şi prelucrarea

senzaţiilor fizice, de exemplu „simţirea" ritmului unui dans

Muzicală Presupune existenţa „urechii muzicale", adică a posibilităţii

de a percepe şi distinge sunete care par la fel altor persoane

Interpersonală Este dovedită de spiritul de conducător, de uşurinţa

comunicării şi de existenţa empatiei, adică a capacităţii de a înţelege sentimentele altora

Intrapersonală Reflectă o bună cunoaştere a propriilor sentimente şi

posibilităţi


10

Inteligenţe multiple (III)

Naturală Capacitatea de a recunoaşte modele în natură, de a înţelege

diferite specii şi de a clasifica obiecte naturale

Biologi etc.

Existenţială Capacitatea de a trata problemele filosofice ale vieţii

Scriitori, filosofi, oameni cărora le place să citească şi să-şi pună întrebări, predicatori etc.

Fiecare capacitate cognitivă ar putea avea un tip propriu de inteligenţă?...


11

Nouă tipuri de inteligenţă

1. Lingvistică

2. Logico-matematică

3. Spaţială

4. Corporal-chinestezică

5. Muzicală

6. Interpersonală

7. Intrapersonală

8. Naturală

9. Existenţială

Testele de inteligenţă clasice cuprind de obicei întrebări referitoare la primele 3 tipuri


12

Inteligenţa – de ce are nevoie

Percepţia

Capacitatea de a face observaţii complexe asupra mediului

Prelucrarea informaţiilor

Capacitatea de a gestiona şi transforma informaţii, toate formele de raţionament

Memoria

Capacitatea de a stoca şi refolosi informaţiile

Învăţarea

Capacitatea de a dezvolta noi cunoştinţe şi abilităţi şi de a folosi experienţa acumulată

Adaptabilitatea

Capacitatea de a adapta în mod flexibil comportamentul la situaţiile curente

Proces intrare-ieşire: preia – filtrează – stochează – generalizează – acţionează


13

Inteligenţa – ce face

Capacitatea de a rezolva noi probleme sau de a rezolva probleme existente în moduri noi, mai eficiente

Inteligenţă mai mare înseamnă atingerea obiectivelor mai des sau mai repede

Capacitatea de a folosi în mod optim resurse limitate, inclusiv timpul, pentru a atinge scopuri

Capacitatea de a se adapta la mediu prin schimbări aduse propriei persoane sau mediului

Inteligenţa evolutivă a speciilor

Delfinii şi gândacii de bucătărie

Oamenii sunt mai puţin adaptaţi fizic, au trebuit să compenseze

Inteligenţa este un potenţial


Inteligenţa

Inteligenţa este o măsură a capacităţii de a atinge scopuri într-un mediu complex şi dinamic

14 Florin Leon, Inteligenta artificiala, http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm

15

Inteligenţa în practică – înţelegerea mediului

Mari descoperiri

Focul (~800.000 î.Hr.)

Pământul se mişcă (~1600)

Tabelul periodic al elementelor (~1870)

Vitaminele (~1900) Florin Leon, Inteligenta artificiala, http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm

16

Inteligenţa în practică – înţelegerea mediului

Mari descoperiri

Relativitatea generală (~1920)

ADN (~1960)

ADN-ul uman are doar 23000 gene (2003)

Teoria selecţiei naturale (~1860)

Fizica atomică (sec. XX)


17

Inteligenţa în practică – modelarea mediului

Mari invenţii

Roata (~5000 î.Hr.)

Scrisul (~3500 î.Hr.)

Motorul cu aburi (~1770)

Ceasul mecanic (~1300)

Banii (~660 î.Hr.)

Tiparul (~1439)


18

Inteligenţa în practică – modelarea mediului

Alte invenţii antice

Agricultura

Domesticirea animalelor

Mari invenţii – lumea modernă

Vaccinurile şi antibioticele

Reţelele electrice (nu electricitatea)

Telefonul, televiziunea

Trenul, automobilul, avionul

Tranzistorul, microprocesorul, internetul, world wide web

Celula sintetică („JCVI-syn1.0”, mai 2010)


19


1. Introducere





6. Concluzii


20

O conferinţă de IA

Trebuie să construim sisteme care gândesc ca oamenii

Trebuie să construim sisteme care acţionează raţional

Trebuie să construim sisteme care acţionează ca oamenii

Trebuie să construim sisteme care gândesc raţional


21

O conferinţă de IA

Trebuie să construim sisteme care gândesc ca oamenii

Trebuie să construim sisteme care acţionează raţional

Trebuie să construim sisteme care acţionează ca oamenii

Trebuie să construim sisteme care gândesc raţional

Revoluţie! Peste 5 ani. O nouă eră. Schimbare de paradigmă. Lucrul pe care l-au omis până acum este...


22

Abordarea #1 A acţiona omeneşte

IA-ul este: „Arta de a crea maşini care să îndeplinească funcţii care ar necesita inteligenţă dacă ar fi îndeplinite de oameni” (Kurzweil)

Poate fi testată cu ajutorul testului Turing


23

Testul Turing

Un arbitru (om) se angajează într-o conversaţie în limbaj natural cu alţi 2 participanţi la experiment, unul om şi altul maşină

Dacă arbitrul nu poate spune cu siguranţă cine este omul şi cine este maşina, aceasta se spune că a trecut testul


24

În practică

Are nevoie de: Prelucrarea limbajului natural

Reprezentarea cunoaşterii

Raţionament automat

Învăţare automată

Este o dovadă de inteligenţă? (Camera chinezească, Searle)


25

Abordarea #2 A gândi omeneşte

IA-ul este: „[Automatizarea] activităţilor pe care le asociem cu gândirea umană, activităţi precum luarea deciziilor, rezolvarea problemelor, învăţarea” (Bellman)

Scopul este de a construi sisteme care funcţionează intern în mod similar cu mintea omenească


26

Modelarea cognitivă

Ştiinţele cognitive încearcă modelarea minţii umane pe baza experimentelor

Abordarea cognitivă a IA-ului presupune acţiunea inteligentă care în acelaşi timp imită mintea umană

Trebuie să ştim cum funcţionează mintea

Introspecţie

Experimente psihologice

Programele nu trebuie doar să rezolve probleme, ci să le rezolve în acelaşi mod ca oamenii

Marvin Minsky – Societatea minţii Mintea este ce face creierul


27

Abordarea #3 A gândi raţional

IA-ul este: „Studiul calculelor care fac posibile percepţia, raţionamentul şi acţiunea” (Winston)

Folosirea logicii pentru a lua decizii complexe

Aristotel – silogismele

Formalizare riguroasă, putere de reprezentare şi raţionament

Cum poate fi cunoaşterea reprezentată logic şi cum poate face deducţii un sistem?

Cunoştinţe nesigure? Cunoştinţe informale?

„Cred că te iubesc”


28

Abordarea #4 A acţiona raţional

IA-ul este: „...preocupat de automatizarea comportamentului inteligent” (Luger, Stubblefield)

Accentul cade pe comportament: descoperirea acţiunii optime

Inferenţele sunt utile, dar nu întotdeauna necesare

Acţiunile reflexe pot fi raţionale


29

A acţiona raţional

Acţiunile raţionale sunt studiate de majoritatea cercetărilor actuale de IA

Agenţi raţionali

La rezolvarea problemelor reale, contează de fapt rezultatul

Decât să imităm oamenii care încearcă să rezolve probleme dificile, mai bine să încercăm să rezolvăm pur şi simplu aceste probleme


30

Diferenţele de abordare

Gândire vs. comportament

Uman vs. raţional

Comportamentul este observabil şi mai uşor de testat ştiinţific decât gândirea

Raţionalitatea este clar definită

În unele medii complexe, nu se pot găsi întotdeauna acţiunile optime


31

Inteligenţa naturală şi inteligenţa artificială

Calculatoarele electronice au o arhitectură diferită de sistemele biologice

Au tipuri diferite de performanţe

Recunoaşterea limbajului vs. calcule complexe

“Common sense” (≈ „bunul simţ”) este o cantitate imensă de cunoştinţe implicite, dobândite din experienţă

Este provocarea finală pentru construirea unei maşini asemănătoare cu oamenii


32


1. Introducere





6. Concluzii


33

Fundaţiile inteligenţei artificiale

Filosofia

Matematica

Economia

Neuroştiinţele

Psihologia

Ingineria calculatoarelor

Automatica şi cibernetica

Lingvistica


34

Începuturile

1943: simulări neuronale (McCulloch & Pitts)

1949: învăţarea neuronală (Hebb)

1950, 1951: jocuri de şah (Shannon, Turing)

1951: SNARC, primul calculator neuronal (Minsky & Edmonds)


35

Naşterea IA-ului

1956: Termenul „inteligenţă artificială”: McCarthy, workshop-ul de la Dartmouth College Logical Theorist (Newell & Simon)

Entuziasmul timpuriu 1957: General Problem Solver

1958: McCarthy: Lisp, time sharing, Advice Taker (teoretic)

1959: Geometry Theorem Prover

1965: Metoda rezoluţiei

Program de dame care învaţă din jocuri

Program pentru analiză matematică

“Microworlds”

Predicţii că IA va putea face orice la un moment dat


36

Perceptronul

Rosenblatt (1957, 1962) Teorema de convergenţă a perceptronului

Clasificator liniar


37

O doză de realitate

Programele care funcţionau bine pentru “microworlds” au eşuat la aplicarea pe probleme reale Rezolvarea „în principiu” nu este la fel cu rezolvarea în

practică

Explozia combinatorială

Traducerea automată din rusă în engleză The spirit is willing but the flesh is weak

The vodka is good but the meat is rotten

„Perceptronii” (Minsky & Papert, 1969) Probleme neseparabile liniar (de exemplu XOR)

Raportul Lighthill (1973)


38

Sistemele bazate pe cunoştinţe

Dendral, primul sistem expert (1965)

Spectrometrie


39

Sistemele bazate pe cunoştinţe

Eliza, psihiatrul computerizat (1966)


40

Alte realizări

1965: Logica vagă / fuzzy (Zadeh)

1968: Reprezentarea cunoaşterii prin reţele semantice (Quillian)

1970: Prolog

1970: Sistemul expert MYCIN

Infecţii sanguine, explicaţii (“why?”), factori de încredere

EMYCIN (1979), “shell” de sisteme expert

1973: Algoritmii genetici (Holland)

1975: Reprezentarea cunoaşterii prin cadre (Minsky)

1980: Prospector, detectarea depozitelor minerale


41

IA-ul devine o industrie

1978: XCON, sistem expert comercial pentru configurarea calculatoarelor VAX 750 de reguli în 1979, 5500 de reguli în 1995


42

NetTalk

Reţea neuronală care învaţă să citească texte în engleză


43

Succese moderne (I)

1984: Proiectul Cyc (Lenat), colecţie de cunoştinţe de „bun simţ”

1985: Reţele bayesiene (Pearl), raţionament probabilistic

1986: Se impune algoritmul back-propagation (Rumelhart & McClelland), descoperit de fapt în 1969 (Bryson & Ho)

1987: SOAR (Newell, Laird & Rosenbloom)

1988: Societatea minţii (Minsky)

1988: HiTech (CMU) îl învinge pe marele maestru de şah Denker


44

Succese moderne (II)

1991: În timpul războiului din Golf, planificarea trupelor ce implicau 50.000 de vehicule militare, transportatoare şi trupe, a fost realizată cu ajutorul unui sistem de IA, DART

1995: TD-Gammon (Tesauro), joc de table

1995: ALVINN, autovehicul autonom, 4585 km, SUA

1995: A.L.I.C.E. “chatterbot”

1996: Conjectura lui Robbins din logica booleană, nerezolvată timp de zeci de ani, a fost demonstrată cu ajutorul unui demonstrator automat de teoreme

1996: HipNav, roboţi asistenţi pentru chirurgi


45

Fotbal cu roboţi


46

Jucători de şah

1997: Deep Blue, dezvoltat de IBM, l-a învins pe campionul mondial Gari Kasparov


47

Roboţi „expresivi”

Cog Project (Brooks, MIT)

Kismet (Breazeal, MIT)


48

Exploratori

2000: Nomad, căutarea meteoriţilor în Antarctica


49

Algoritmul “Massive” (2000)

Stăpânul inelelor, 2001-2003


50

Artă computerizată

Aaron (http://www.kurzweilcyberart.com)


51

Alte realizări

2002: Kramchik şi Deep Fritz fac remiză

2007: Urban Challenge, maşini fără şofer, cu premiu de 2 milioane USD

2009: Blue Brain Project – model computerizat pentru părţi ale cortexului de mamifere

2009: Google introduce subtitrări automate în videoclipurile YouTube

2011: IBM “neurosynaptic core” – chip cu o arhitectură de reţea neuronală, 256 de noduri


Alte realizări

Interfaţări între neuroni biologici şi sisteme electronice

Sisteme de suport al deciziilor care îi ajută pe cumpărători să aleagă produsul potrivit: www.activebuyersguide.com

Aplicaţii de sumarizare a textelor: www.copernic.com

Traduceri online: translate.google.com (peste 60 de limbi)

Sistem expert în timp real pentru gestionarea sarcinilor de rutină ale unei nave spaţiale (Remote Agent pentru Deep Space 1)

Diagnoză medicală de nivel expert

Camere video inteligente pentru monitorizarea traficului auto


Răspunsuri în limbaj natural

IBM Watson (http://www.ibm.com/watson)

Jeopardy! (2011)


Aplicaţii militare

Drona X-47B, SUA (2011) Primul avion autonom pilotat în întregime de o inteligenţă artificială

Autonomie de zbor de 6 ore, 3900 km fără realimentare

Cost: 813 milioane USD


Aplicaţii militare

Robotul Wildcat, DARPA, Boston Dynamics (2013)

Capabil să „fugă” cu 25 km/h


56

În România

Programe antivirus

BitDefender, Kaspersky, RAV (acum în Windows Defender)

Metode de clasificare

GECAD ePayment

Detecţia fraudelor la plăţi online

Procter & Gamble

Data mining pentru optimizarea vânzărilor

Ropardo

Soluţii pentru optimizarea producţiei, “business intelligence”

Institute de cercetare

Traducere automată pentru limba română

Optimizarea traficului rutier


57

Viitorul

Se estimează că în 2020 calculatoarele vor atinge puterea de prelucrare şi complexitatea minţii umane

Vise şi temeri

Case inteligente

Roboţi-menajeră conectaţi la Internet

Maşini autonome

Explorarea spaţiului

Educaţie personalizată

Interfeţe neuronale

Nemurire artificială

Degradarea relaţiilor sociale umane


58


1. Introducere





6. Concluzii


59

Principiile IA

Raţionalitatea limitată implică o căutare oportunistă

Un sistem de simboluri fizice este necesar şi suficient pentru acţiuni inteligente

Numărul magic 70.000 ± 20.000

Căutarea compensează lipsa cunoştinţelor

Cunoştinţele compensează lipsa căutării


60

Subdomeniile IA

Recunoaşterea vorbirii

Prelucrarea limbajului natural

Viziune computerizată

Robotică


61

Subdomeniile IA Reţele neuronale

Jocuri

Logică fuzzy

Algoritmi evolutivi

Euristici de căutare

Raţionament

Sisteme expert

Viaţa artificială (?) Învăţarea

automată Agenţi inteligenţi


62

Concluzii

Inteligenţa este o colecţie de strategii folosite pentru a optimiza interacţiunea cu mediul

În IA există abordări bazate pe gândire sau comportament, modelarea minţii umane sau raţionalitate

S-au făcut progrese substanţiale în: Recunoaşterea modelelor şi învăţare

Probleme de planificare şi raţionament

Aplicaţii ale IA Industrie, finanţe, medicină, ştiinţe

Cercetări în IA Multe probleme sunt încă nerezolvate

IA-ul este un domeniu de cercetare interesant!


IA01_Introducere

Documents

Transcript of IA01_Introducere