pojecia_podstawowe [mgr Wiki]

[[pojecia_podstawowe]]
mgr Wiki

# Pojęcia podstawowe

## Definicje inteligencji

Kilka definicji „inteligencji” 1921, Jurnal of Educational Psychology

- „Umiejętność abstrakcyjnego myślenia” (L.M. Terman)
- „Zdolność lub umiejętność uczenia się dopasowania do

środowiska” (S.S. Colvin)

- „Zdolność do adaptacji, adekwatnie do relatywnie

nowych sytuacji w życiu” (R. Pintner)

- „Mechanizm biologiczny polegający na tym, że złożone
- „Potencjał w zdobywaniu potencjału” (W. Woodrow)
- „Możliwości uczenia się lub uzyskiwania korzyści z

doświadczenia” (W. Dearborn)

To co uznajemy za inteligencję zależy także od naszego subiektywnego wrażenia (czy komputer wygrywający z nami w szachy jest inteligentniejszy od nas?). Z tego też względu ciężko powiedzieć czy kiedykolwiek zdefiniujemy to pojęcie.

## Filozoficzne koncepcje AI

Filozofowie (J. Searl) sformułowali następujące rozróżnienie:

- Wersja słaba AI: Komputer pozwala formułować i sprawdzać hipotezy dotyczące mózgu.
  - Program = symulacja, ale nie „prawdziwe” myślenie.
  - W tej wersji AI nie ma wielu oponentów gdyż jest wiele dowodów na jej oczywistą
  - Możliwa jest komputerowa symulacja inteligentnego działania nie-biologicznymi metodami.

- Wersja silna AI: komputer odpowiednio zaprogramowany jest w istotny sposób równoważny mózgowi i może mieć stany poznawcze.
  - Symulacja inteligencji to nie „prawdziwa inteligencja”, umysł nie jest programem a mózg nie jest komputerem.
  - Stąd następująca definicja: “Sztuczna inteligencja to tylko to, czego jeszcze nie potrafią zrobić sztuczne systemy.”

## Obszar zainteresowań – kluczowe zagadnienia

- Rozwiązywanie problemów: gry i zagadki logiczne, gry planszowe, obliczenia symboliczne.
- Główne metody to szukanie i redukcja problemów. Mistrzowskie rezultaty: warcaby, szachy i inne, ale np. go wymaga bardziej wyrafinowanych technik. Obliczenia symboliczne przy pomocy programów algebry komputerowej.
- Rozumowanie logiczne, dowodzenie twierdzeń.
- Manipulowanie obiektami z bazy zapisanych jako dyskretne struktury danych, duże problemy, wybór istotnych faktów i hipotez wymaga AI. Projektowanie układów logicznych.
- Język naturalny: rozumienie języka, tłumaczenie maszynowe, rozumienie mowy mówionej.
- Budowa baz danych z tekstów, wiedza kontekstowa, rola oczekiwań w interpretacji znaczeń.
- Programowanie automatyczne lub autoprogramowanie.
- Opis algorytmów przy pomocy języka naturalnego, automatyczne pisanie programów, modyfikacja swojego własnego programu, programowanie dostępu do baz danych dla menedżerów.
- Ekspertyza, systemy doradcze, inżynieria wiedzy.
- Reprezentacja wiedzy, dialog z systemem, wyjaśnianie rozumowania, akwizycja wiedzy często nieuświadomionej.
- Robotyka i wizja, rozpoznawanie obrazu, kształtów i cech przedmiotów, kontrola ruchu.
- Programy manipulujące kończynami robotów, optymalizacja ruchów, planowanie sekwencji czynności, integracja senso-motoryczna na poziomie przed-symbolicznym.
- Integracja z metodami CI kontroli i analizy obrazów.
- Systemy i języki: to narzędzia dla pracy w AI i jednocześnie jej produkty uboczne.
- Języki programowania, idee time-sharing, przetwarzanie list, debugowanie są ubocznym wynikiem badań nad AI.
- LISP, Prolog, wiele języków specjalistycznych rozwinięto dla potrzeb AI.
- Uczenie się - głównie w systemach inteligencji obliczeniowej, na razie słabo zintegrowane z AI.
- Uczenie się na przykładach, przez analogię, w klasycznych systemach AI prawie nie występuje.
- Uczenie maszynowe: dość ezoteryczny, lecz bardzo ważny dział AI, metody statystyczne, rozpoznawania struktur (pattern recognition), sieci neuronowe, logika rozmyta, algorytmy ewolucyjne i wiele innych.

## Zagadnienia filozoficzne AI.

- Czy maszyny mogą myśleć?
- Czy mogą być twórcze?
- Czy mogą być świadome?
- Jakie są ograniczenia ich możliwości?

## Testy IQ

Inteligencję ludzi chętnie badamy przy pomocy testów, a w życiu codziennym stosujemy maksymę “Sądź ludzi po ich uczynkach, a nie myślach”

Opisany test na inteligencję maszyn doczekał się wielu modyfikacji, które w zamierzeniu autorów, mają odpowiadać temu, co naprawdę rozumiemy przez “postępowanie inteligentne”. Niekwestionowany autorytet, jakim jest Stanisław Lem zaproponował, by maszyna nie odpowiadała na pytania, lecz wysłuchała czyjejś historii, a następnie spróbowała opowiedzieć ją własnymi słowami. Dopiero te “własne słowa” pozwolą nam przekonać się, czy maszyna myśli równie twórczo i indywidualnie jak człowiek

Współczesny polski logik i filozof Witold Marciszewski, zwrócił z kolei uwagę na konieczność sprawdzania niewiedzy maszyn. Według niego testowany komputer winien nie tylko odpowiadać na pytania, ale również domagać się ich większej precyzji, wyjaśnień - dążyć do rozjaśnienia swojej niewiedzy. Decyzję o nierozróżnialności człowieka i maszyny moglibyśmy podjąć dopiero na podstawie analizy pytań. Inteligentny komputer powinien bowiem mieć własne problemy intelektualne i wolę ich rozwiązywania.

## Podsumowanie

Niejednoznaczność pojęcia “inteligencja” utrudnia zadania stojące przed nauką, która za cel stawia sobie jej symulowanie. W ogólnym zarysie sztuczna inteligencja dąży do poznania i naśladowania sprawności umysłowych człowieka, koncentrujących się wokół umiejętności abstrahowania, uczenia się i przystosowania do nowych warunków otoczenia. Z punktu widzenia praktycznego jest próbą przezwyciężenia ograniczeń tradycyjnych, opartych na szczegółowych algorytmach, systemów komputerowych, słabo lub zupełnie nie radzących sobie w pewnych klasach problemów. Cechą charakterystyczną inteligentnych aplikacji jest bardzo wąska specjalizacja. Obejmują one także rozwiązywanie problemów nie do końca zaliczanych do przejawów inteligentnego myślenia, takich jak sterowanie robotami i pojazdami bezzałogowymi albo rozpoznawanie obrazów.

Rozwój badań nad technikami sztucznej inteligencji doprowadził do wykształcenia się w ich obrębie nurtu bionicznego oraz pragmatycznego. Owocem badań nad twardą sztuczną inteligencją są sztuczne sieci neuronowe, specjalizujące się w aproksymacji wszelkiego rodzaju funkcji, klasyfikowaniu danych i rozpoznawaniu wzorców. Nurt pragmatyczny doprowadził do rozwoju wysoko wyspecjalizowanych systemów ekspertowych, mających ambicje do odzwierciedlania wiedzy i sposobu rozumowania eksperta.

Nieco poza głównym nurtem badań rozwinęła się także teoria algorytmów genetycznych, które okazały się idealnym i uniwersalnym narzędziem do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych.

Obecna tendencja do łączenia elementów różnych technik, często na gruncie logiki rozmytej, prowadzi do powstawania coraz doskonalszych, inteligentnych systemów hybrydowych. Znajdują one coraz szersze zastosowania w praktyce, a bogactwo pomysłów w zakresie łączenia różnych metod, ograniczone jedynie ludzką pomysłowością i mocami obliczeniowymi komputerów, świadczy o dużym zainteresowaniu badaczy i perspektywie dalszego, dynamicznego rozwoju systemów inteligentnych.

Wybór pojęć, które omówiłem oparłem głównie na naszych wykładach z 4-go roku.

pojecia_podstawowe.txt · Last modified: 2006/04/21 14:49 by 195.214.216.2