Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Sztuczna Inteligencja, Algorytmy.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Sztuczna Inteligencja, Algorytmy."— Zapis prezentacji:

1 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Sztuczna Inteligencja, Algorytmy Genetyczne oraz Teoria Gier czyli dlaczego warto zostać Inżynierem? Wojciech St. Mościbrodzki Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych GDAŃSK

2 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Zagadnienia Co to jest Sztuczna Inteligencja, czyli: czy istnieją Myślące Maszyny? O programowaniu życia słów kilka czyli: czy jesteśmy Programami? Co to są Algorytmy Genetyczne czyli: jak Natura programuje Życie Bardzo krótki wstęp do Teorii Gier czyli: jak grać, żeby (dobrze) żyć

3 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Co to jest Sztuczna Inteligencja?

4 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Sztuczna vs. Ludzka (a może i nieludzka?) Czym jest sztuczna inteligencja? AI to maszyna, o której działaniu dałoby się powiedzieć, że jest podobne do ludzkich przejawów inteligencji John McCarthy, 1950 AI to maszyna, która przechodzi Test Turinga Alan Turing, 1950 Czym jest NASZA inteligencja? "ogólna zdolność adaptacji do nowych warunków i wykonywania nowych zadań przez wykorzystanie środków myślenia" "zdolność uczenia się" "zdolność do aktywnego przetwarzania informacji w celu lepszego przystosowywania się do zmiennego środowiska" "zdolność do generowania nowych pojęć lub ich nieoczekiwanych połączeń" czy CZŁOWIEK jest inteligentny?

5 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Jak zbudować myślącą maszynę? Mózg – naturalna inteligencja (?) średnia światowa wielkość ml ( ml) około 100 mld neuronów, każdy neuron łączy się z ok. 10 tys. innych neuronów sieć połączeń ma wielkość około Sztuczny mózg = sztuczna inteligencja? podstawa – sztuczny neuron neurony poukładane warstwami algorytmy uczenia inteligencja = wagi??

6 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Sztuczny neuron Sztuczny mózg (?)

7 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Osiągnięcia sieci neuronowych Sztuczne Sieci Neuronowe: potrafią się uczyć tworzyć asocjacje, czyli skojarzenia (lata '70) rozpoznawać obrazy samoorganizować się (lata '80) rozpoznawać mowę (lata '90) sterowanie przemysłowe Obecnie stosowane także w: medycynie (podejmowanie decyzji) przemyśle (sterowniki) logistyce (zarządzanie ruchem) ekonomii (giełda – automatyczne fundusze hedgingowe)

8 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Algorytmy genetyczne, czyli kto jest Najlepszym Programistą?

9 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK My i nasze programy Czym jest program komputerowy? Jak piszemy programy? Co jest konieczne do napisania programu? A na początku był Program Aż do czasu, gdy ktoś nacisnął ENTER I Program się wykonał Kiedy powstał pierwszy komputer?

10 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Mała wyprawa w przeszłość (1) Procesor wielordzeniowy (ok. 1998) Sieć WWW (1990) Komputer domowy (1973) Komputer osobisty (1970) Sieć Internet (1969) Komputer (?) Pamięć rdzeniowa (1951) ENIAC (1946) Maszyna Turinga (1936) Maszyna włókiennicza Jackarda (1801) Programowanie proceduralne (1200) Mechanizm z Antykithiry (150 p.n.e. ) Człowiek: myślę, więc jestem Komputer: nie myśli, więc go nie ma?

11 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Mała wyprawa w przeszłość (2) Homo programmus (-1.000) Homo sapiens ( ) Homo antecessor ( ) Homo ergaster (-1.8 mln) Homo erectus (-2 mln) Dinosauria (-230 mln) Algae (-542 mln) Fungi (-1.5 mld) Bacteria (-3 mld)

12 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Natura jako Wielki Programista Pierwsza komórka = pierwszy program Komputer dwubinarny: ATGC Fundamenty "programowania genetycznego": Zaproponuj rozwiązanie (zakoduj) Sprawdź, jak działa Skopiuj dobre pomysły Kopiuj – ale niedokładnie! Poczekaj, aż rozwiązanie znajdzie się samo

13 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Jak działa ewolucja? Który z przedstawionych ludzi jest najlepszy (ma najlepsze cechy?) ACCTGAACCAATCGGGGAATC ? fenotyp genotyp środowisko Cecha: zdolność do gromadzenia energii kodowanie realizacjaTEST

14 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Hodujemy Wiedźmina, czyli programowanie genetyczne Który z buildów (przydział punktów) jest najlepszy?

15 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Jak działa sztuczna ewolucja? Które z przedstawionych rozwiązań jest najlepsze? ? fenotyp genotyp środowisko Cecha: zdolność do przetrwania kodowanie realizacjaTEST

16 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Naturalnie czy Sztucznie Ewolucja naturalna cechy kodowane ACTG weryfikacja jakości w środowisku miernikiem zdolność przetrwania dobór naturalny doskonalenie przez rozmnażanie rozmnażanie wymiana genów przeżywają najlepsi najlepsi uczestniczą w rozmnażaniu mutacje Programowanie genetyczne cechy kodowane binarnie weryfikacja jakości w środowisku miernikiem – to co wybierzemy dobór symulowany doskonalenie przez krzyżowanie krzyżowanie wymiana genów przeżywają najlepsi najlepsi uczestniczą w krzyżowaniu mutacje

17 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Programowanie genetyczne Zadanie: Dane jest pole gry, na którym występują zmieniające się w czasie zasoby Na polu mamy postawić robota, który korzysta z zasobów (sposób działania określa program) W którym miejscu należy umieścić robota, który potrafi korzystać z tych zasobów, i jaki dać mu program, aby jego działanie było optymalne? Podejście strukturalno-obiektowe: Napisz najlepszy jak potrafisz program dla robota i sprawdź, jak działa Podejście genetyczne Zaproponuj jakiś program Rozrzuć roboty w terenie Pozwól na ewolucję

18 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Generujemy populację P 0 - N osobników Każdy członek populacji to biot p i (x i,y i ) Kodowanie: x i y – informacje o położeniu Osobniki rozrzucamy po terenie Oceniamy przystosowanie osobników p i (x i,y i ) M = f (p i ) szeregujemy osobniki w kolejności malejącej M 1, M 2, M 3... M N. Połowa osobników ginie (przetrwają najsilniejsi): M 1, M 2, M 3... M N/2 Najlepszych bierzemy do rozmnażania Część dzieci ulega mutacji Genetyczne rozwiązanie problemu obszar gry P1P1 P2P2 P3P3

19 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Rozwiązanie genetyczne Nagradzamy najlepszych (czyli pozwalamy na rozmnażanie) ojciec matka obszar dzieci mutacja

20 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Teoria Gier, czyli czy granie jest "naukowe"?

21 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Interakcja, gra i wybór W życiu spotykamy się z sytuacją wyboru Sytuacja Decyzyjna to konieczność podjęcia wyboru związanego z niepewną przyszłością Czy dziś iść do kina, czy do szkoły? Z którą dziewczyną się umówić? Pójść na Politechnikę, czy na PJWSTK? Podpisać umowę, czy nie? Kiedy założyć własną firmę? Jeśli ja postawię bazę tu, co zrobi on? Jeśli opowiem komuś jego sekret – czy mi wybaczy? Jeśli podpowiem mu na egzaminie, czy mi podziękuje? Jeśli nie zaproszę jej na lody, czy zrozumie? Gry typowo konfliktowe

22 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Gra w tchórza Gra w tchórza: Dwa pojazdy kierują się na zderzenie – kto pierwszy ustąpi? Jaką wybrać strategię gry? Czy można wygrać?

23 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Model decyzyjny w teorii gier Formalnie: iterowana gra decyzyjna dla dwóch podmiotów, o symetrycznej macierzy wypłat P[2,2] iterowana gra decyzyjna dla populacji N podmiotów, o symetrycznej macierzy wypłat P[m,m], gdzie m – liczba możliwych decyzji Melvin Dresher i Merril Food, 1950 Albert Tucker, 1992 gra o sumie zerowej stabilna równowaga Nasha różna od optimum Pareto Dylemat więźnia: złapano dwie osoby, podejrzewane o popełnienie przestępstwa, ale nie ma twardych dowodów ich winy. Zaproponowanie układu każdemu z podejrzanych, tworzy sytuację opisywaną w Teorii Gier. Dylemat więźnia jest w istocie modelem interakcji DOBRY-ZŁY

24 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Jak grać, żeby wygrać? Strategie gry: Zawsze uczciwa Zawsze nieuczciwa Zwykle uczciwa Zależna od środowiska Zależna od potrzeby Hammurabiego Ryzykowna Turnieje PD i programy uczące się pokazują, że wprowadzenie pojęcia sieci interakcji znacząco zmienia rozwiązanie optymalne Stopień możliwości rośnie bardzo szybko ze złożonością sieci

25 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Sieć interakcji W co grają ze sobą ludzie? Czym jest sieć interakcji? Jak zmienia się nasza sieć? Działamy w stanie niepewności

26 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK MMORPG, czyli od chromosomów do agentów Bioty a ludzie Bioty a interakcja Co powoduje zmianę Czym jest agent? Programowanie zachowań indywidualnych Czy WoW może (się) uczyć Czy gry MMORPG mogą ewoluować Jak zrobić dobrą grę?

27 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Czy można studiować gry? Dlaczego poważnie traktować gry? W jaki sposób studiować gry? Gdzie studiować? CD Projekt – partner PJWSTK Zajęcia z Teorii Gier Laboratoria i warsztaty

28 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Podsumowanie Sztuczna inteligencja – nie wiemy, co to jest; nie wiemy, jak to zbudować; nie wiemy, czy jest to w ogóle możliwe – ale uważamy, że potrafimy Algorytmy genetyczne są sposobem, w jaki można rozwiązywać problemy nawet, jeśli nie wiemy, czy rozwiązanie istnieje Przetwarzanie rozproszone przez wiele, autonomicznych, równolegle działających programów w świecie niepewnej wiedzy to programowanie agentowe... a wszystko to na PJWSTK

29 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK PJWSTK istnieje od 1994 Prestiżowa uczelnia techniczna Uczelnia Przyjazna Studentom Kluby Akido, Manga-Anime i A.I. Koła Naukowe: Grafiki, AI, RPG Gildia Uczymy programowania – od I roku Teoria Gier i Symulacje Warsztaty Programistyczne (PHP), Java i Java Zaawansowana, C/C++ Multimedia i Sztuczna Inteligencja Pomagamy rozwinąć własny biznes Projekty badawcze: SAKKADA, SARPA, FIDO...

30 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Nasze Wydziały profil kształcenia: inżynierski kierunek: INFORMATYKA typowy absolwent: informatyk-programista, specjalista od multimediów, menedżer projektów, menedżer (informatyk biznesowy) profil kształcenia: artystyczny kierunek: GRAFIKA typowy absolwent: grafik /specjalista od multimediów / animacji specjalista kreatywny ds mediów / reklamy designer / artysta / projektant menedżer artystyczny

31 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK napisz do nas:

32 Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK KONIEC Dziękuję za uwagę. Domo arigato gozaimasu! Wojciech St. Mościbrodzki PJWSTK Gdańsk GG:


Pobierz ppt "Sztuczna InteligencjaSieci NeuronoweTeoria Gier i DecyzjiHodowanie ProgramówAlgorytmy GenetyczneStudiowanie GierPJWSTK Sztuczna Inteligencja, Algorytmy."

Podobne prezentacje


Reklamy Google