Problematyka sztucznej inteligencji

2017 © Adam Meissner
Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej
Politechniki Poznańskiej
Adam Meissner
[email protected]
http://www.man.poznan.pl/~ameis
SZTUCZNA INTELIGENCJA
Problematyka sztucznej inteligencji
Literatura
[1] Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN,
2011.
[2] Marciszewski W. (red.), Logika formalna; zarys encyklopedyczny z zastosowaniem do informatyki i
lingwistyki, PWN, Warszawa, 1987.
[3] Nilsson N.J., Artificial Intelligence: A New Synthesis,
Morgan Kaufmann Pub.,1998.
[4] Russell S.J., Norvig P., Artificial Intelligence: A
Modern Approach, Prentice Hall, New Jersey, 2009.
1
2017 © Adam Meissner
Tematy wykładów
1. Problematyka sztucznej inteligencji
2. Podstawy logiki pierwszego rzędu
3. Elementy programowania w logice
4. Modelowanie problemów za pomocą grafu
stanów
5. Problemy spełniania ograniczeń i metody
ich rozwiązywania
6. Gry dwuosobowe o sumie zerowej
7. Elementy wnioskowania automatycznego
8. Elementy logik deskrypcyjnych
9. Architektury systemów eksperckich
10. Reprezentowanie i przetwarzanie wiedzy o
czasie
11. Elementy uczenia maszynowego
12. Podstawy sztucznych sieci neuronowych
2
2017 © Adam Meissner
Znaczenie terminu sztuczna inteligencja (SI)
Sztuczny
Przymiotnik określający substancje, przedmioty
lub zjawiska stworzone przez człowieka w celu zastąpienia odpowiedników naturalnych [za: Słownik
języka polskiego PWN].
Inteligencja
(a) Zespół zdolności umysłowych umożliwiających
jednostce korzystanie z nabytej wiedzy przy rozwiązywaniu nowych problemów i racjonalne, skuteczne zachowanie się wobec nowych zadań i warunków życia”
[Encyklopedia PWN]
(b) Zdolność do postrzegania, wnioskowania, uczenia
się, porozumiewania się i działania w złożonym środowisku” [1 na podstawie 2].
Sposoby klasyfikowania metod i systemów SI [2, 3]
• „przejawianie się” SI we wnioskowaniu lub w działaniu
• SI jako naśladowanie postępowania człowieka lub jako
postępowanie racjonalne
• forma reprezentowania wiedzy
− metody symboliczne - przetwarzanie wiedzy reprezentowanej za pomocą symboli (ciągów znaków)
− metody niesymboliczne - inne metody reprezentowania i
przetwarzania wiedzy (np. sygnały w sztucznych sieciach
neuronowych)
3
2017 © Adam Meissner
Rys historyczny
• IV w. p.n.e., Arystoteles – wnioskowanie za pomocą sylogizmów
• XIV w., Ramon Llull – dzieło Ars Magna, „generator idei”
• przełom XVI i XVII w., rabin Jehuda Loew ben
Bazalel z Pragi – Golem
• XVII w., Gottfried Leibniz – zamysł skonstruowania uniwersalnego rachunku logicznego
• XVIII w., Adam Smith – sformułowanie podstaw
ekonometrii
• połowa XIX w., George Boole – podstawy rachunku zdań
• koniec XIX w., Gottlieb Frege – podstawy logiki I
rzędu
• pierwsza połowa XX w., Dawid Hilbert, Kurt Goedel, Alonzo Church, Alan Turing, Thoralf Skolem, Jacques Herbrand – badania nad własnościami logiki I rzędu, sformułowanie teorii wnioskowania automatycznego
• rok 1943, Warren McCulloch i Walter Pitts – proste modele neuronów, system SNARC (Marvin
Minsky i Dean Edmonds, 1950)
• lata 40-te XX w., Alan Turing, John von Neumann, John Mauchly, John Atanasoff, Konrad
Zuse – pierwsze maszyny liczące
• lata 50-te XX w. – pierwsze programy wnioskujące
• rok 1956, konferencja w Dartmouth
4
2017 © Adam Meissner
• Okres wielkich oczekiwań (1956-1975)
− system GPS oraz system LT (Newell, Simon)
− język LISP, system Advice Taker (John McCarthy, 1958)
− system MACSYMA (Carl Engelman, 1968)
− język Prolog (Alain Colmerauer, R. Kowalski,
1971)
− system SHRDLU (Terry Winograd, 1972)
• Początki systemów z wiedzą (1970-1980)
− DENDRAL (Buchanan et al., 1969)
− MYCIN (Ed Feigenbaum, 1976)
• Okres dojrzały (od 1980)
− zastosowanie systemów eksperckich w przemyśle (np. PROSPECTOR, G2)
− projekt „maszyn piątej generacji”
− wpływ SI na inne nauki: logika formalna (np. logiki deskrypcyjne), probabilistyka (np. formalizm
sieci Bayesa)
5