Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

EE141 Inteligentne Systemy Autonomiczne Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "EE141 Inteligentne Systemy Autonomiczne Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie."— Zapis prezentacji:

1 EE141 Inteligentne Systemy Autonomiczne Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie

2 EE141 Definicje Inteligentne Systemy Autonomiczne Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie Wykorzystano materiały do wykładu Sztuczna Inteligencja Prof. W. Ducha Katedra Informatyki Stosowanej UMK

3 EE141 …Perhaps the last frontier of science – its ultimate challenge- is to understand the biological basis of consciousness and the mental process by which we perceive, act, learn and remember.. z ksiązki Principles of Neural Science, E. R. Kandel i inni. E. R. Kandel otrzymał nagrodę Nobla w 2000 za prace nad fizjologicznymi podstawami pamięci w sieciach neuronowych. … The question of intelligence is the last great terrestrial frontier of science... cytat z ksiązki Hawkinsa On Intelligence. Jeff Hawkins założył Redwood Neuroscience Institute zajmujący sie badaniami działania mózgu Inteligencja Pattie Maes MIT Media Lab

4 EE141 Klasyczna Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence AI) Inteligencja Obudowana (Embodied Intelligence EI) Wyzwania EI Musimy wiedzieć jak ja zorganizować Musimy poznać metody jej implementacji Musimy mieć środki żeby ja zbudować i utrzymać jej działalność Nadzieje EI Ekonomiczne Społeczne Organizacja

5 EE141 Inteligencja Na podstawie Oficjalna wypowiedz naukowców na temat inteligencji Grudzień 13, 1994: Edytorial podpisany przez 52 naukowców, opracowany przez Linde S. Gottfredson, University of Delaware Inteligencja jest ogólną cech ą umysłu która, miedzy innymi zawiera umiejętność rozumowania, planowania, rozwiązywania problemów, abstrakcyjnego myślenia, rozumienia złożonych pojęć, szybkiego uczenia sie i uczenia sie przez doświadczenie.

6 EE141 Różne Definicje Inteligencji The American Heritage Dictionary: l The capacity to acquire and apply knowledge. l The faculty of thought and reason. Webster Dictionary: l The act or state of knowing; the exercise of the understanding. l The capacity to know or understand; readiness of comprehension; Wikipedia : l The capacity to reason, plan, solve problems, think abstractly, comprehend ideas and language, and learn.reasonplansolve problemsabstractlylanguagelearn Kaplan & Sadock: l The ability to learn new things, recall information, think rationally, apply knowledge and solve problems. Słownik on-line dict.die.netdict.die.net l The ability to comprehend; to understand and profit from experience Dr. C. George Boeree, Profesor - Departament Psychologii w Shippensburg University:DepartamentShippensburg University l A person's capacity to (1) acquire knowledge (i.e. learn and understand), (2) apply knowledge (solve problems), and (3) engage in abstract reasoning. Dr. John McCarthy Profesor - Computer Science w Stanford University, pionier AI: l The computational part of the ability to achieve goals in the world. Naukowcy z psychologii: l Ability to remember and use what one has learned, in order to solve problems, adapt to new situations, and understand and manipulate ones reality.understand reality

7 EE141 Definicja Według prof. W. Ducha - Katedra Informatyki Stosowanej UMK Def: Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence, AI) to dziedzina nauki zajmująca się rozwiązywaniem zagadnie ń efektywnie niealgorytmizowalnych w oparciu o modelowanie wiedzy. Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence) Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch

8 EE141 AI i inne nauki AI zaliczana jest do nauk kognitywnych, chociaż nie wszystkie jej metody mają coś wspólnego z umysłem. AI uznawana jest również za część informatyki. Inteligencja Obliczeniowa (Computational Intelligence - CI) ma na celu rozwiązywanie zagadnień efektywnie niealgorytmizowalnych przy pomocy obliczeń. AI jest jej częścią korzystającą z modelowania wiedzy, inne obszary CI nie korzystają z metod symbolicznych. Obszary badań naukowych powstają w wyniku skupienia się zainteresowania uczonych wokół różnych zjawisk. Nauki nie powstają w wyniku definicji ale zostają rozpoznane (A. Newell, 1973) Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch

9 EE141 AI, CI i inne nauki Kognitywistyka zajmuje się zrozumieniem mechanizmów poznawczych umysłu; z tego punktu widzenia: CI zajmuje się modelowaniem procesów percepcji, pamięci, sterowania, reakcji, zachowań sensomotorycznych; zaś AI modelowaniem wyższych czynności poznawczych: myślenia, rozumowania, rozwiązywania problemów, logiką, językiem. AI to część CI posługująca się symboliczną reprezentacją wiedzy, inżynierią wiedzy, tworzeniem systemów ekspertowych. CI zmierza do automatyzacji procesów akwizycji wiedzy z obserwacji, analizy danych, percepcji, kategoryzacji, aproksymacji. Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch

10 EE141 CI - numeryczne Dane + Wiedza AI - symboliczne Soft Computing Sieci neuronowe Rachunek prawdop. Uczenie maszynowe Systemy ekspertowe Rozpoznawanie Wzorców Logika rozmyta Algorytmy ewolucyjne Wizualizacja Metody statystyczne Data mining Optymalizacja badania operacyjne Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch AI, CI i inne nauki

11 EE141 Klasyczna AIInteligencja Obudowana Inteligencja abstrakcyjna Próbuje symulować najwyższe funkcje umysłu: –język, rozumowanie, matematykę, abstrakcyjne rozwiązywanie problemów Model otoczenia Warunkiem abstrakcyjnego rozwiązania problemu mozg w próbówce Umysł wcielony Wiedza wynika z faktu ze mamy ciało –Ciało jest podstawa rozwoju mózgu Inteligencja rozwija sie poprzez współdziałanie z otoczeniem Jest usytuowana w specyficznym otoczeniu Otoczenie jest swoim najlepszym modelem

12 EE141 Podstawy rozwoju inteligentnych systemów Współdziałanie ze złożonym otoczeniem Tania budowa Balans ekologiczny Zasada nadmiarowości Równoległe, luźno połączone procesy Asynchronizm Współdziałanie czujników i przekaźników Zasada wartości Agent Rysunek Ciarán OLeary- Dublin Institute of Technology Z ksiązki Rolf Pfeifer Understanding of Intelligence

13 EE141 Zasady projektowania autonomicznych systemów inteligentnych Zasady Projektowania Podejście syntetyczne Perspektywa czasowa Wyłanianie sie Różnorodność Nisza ekologiczna Z książki Rolf Pfeifer Understanding of Intelligence Projektowanie Agentów Projekt jest tani Ma balans ekologiczny Zasada nadmiarowości Równoległe, luźno powiązane procesy Współdziałanie sensoryczno-motoryczne Zasada wartości działania

14 EE141 Zasada taniości Inteligentni agenci: tanio Eksploatacja niszy ekologicznej ekonomiczny (ale nadmiarowy) Eksploatacja specyficznych własności fizycznych interakcji ze środowiskiem

15 EE141 Zasada balansu ekologicznego Balans i rozłożenie zadań pomiędzy morfologie obliczenia neuronowe (system nerwowy) materiały otoczenie Balans złożoności Przy danych zadaniach w środowisku Dopasowanie stopnia złożoności systemów: sensorycznego, motorycznego i nerwowego

16 EE141 Zasada nadmiarowości Nadmiarowość jest konieczna do zachowań adaptacyjnych Częściowe dublowanie funkcjonalności w rożnych podsystemach Systemy sensoryczne: rożne procesy percepcji z dublowaniem informacji

17 EE141 Generowanie stymulacji wejścia poprzez interakcje z otoczeniem Wielorakie skojarzone oddziaływania Ograniczenia wynikające z morfologii i materiałów Generowanie korelacji poprzez oddziaływania fizyczne Podstawa do korelacji pomiędzy zmysłami

18 EE141 Zasada oddziaływań sensoryczno- motorycznych Samo-organizowanie sie danych sensorycznych poprzez oddziaływanie z otoczeniem Jest to rzeczywisty proces fizyczny a nie symulowany Jest warunkiem koniecznym uczenia Holk Cruse nie ma centrum kontrolnego jest tylko lokalna komunikacja miedzy neuronami globalna komunikacja odbywa sie poprzez środowisko. Połączenia neuronowe

19 EE141 Zasada równoległych, luźno połączonych procesów Inteligentne zachowanie wylania sie z interakcji agenta z otoczeniem Duża ilość równoległych luźno połączonych procesów Asynchronizm Koordynacja poprzez –neuronowy system sensoryczno-motoryczny –współdziałanie z otoczeniem

20 EE141 Inteligencja Obudowana Definicja Inteligencja Obudowana (Embodied Intelligence EI) jest to mechanizm który uczy sie jak przetrwać w nieprzychylnym otoczeniu –Mechanizm: biologiczny, mechaniczny albo wirtualny agent z wbudowanymi czujnikami i siłownikami –EI oddziaływuje na otoczenie i odczuwa wyniki swojego działania –Nieprzychylność otoczenia nie zanika i stymuluje EI do działania –Nieprzychylność: agresja, ból, ograniczone środki, itp. –EI uczy sie, musi wiec mieć asocjacyjną samoorganizującą sie pamięć –Wiedza jest zdobywana przez EI (pochodna inteligencji)

21 EE141 Obudowa Umysłu Obudowa zawiera połączenia sensoryczne i motoryczne którymi rdzeń inteligencji kontroluje przy współdziałaniu z otoczeniem. Konieczna do rozwoju inteligencji Niekoniecznie stała lub w formie fizycznego ciała. Jej granice są zmienne i wpływają na samookreślenie mózgu. Environment Intelligence core Embodiment

22 EE141 Mózg uczy sie ograniczeń własnej obudowy Świadomość jest rezultatem utożsamiania sie z własną obudowa Obudowa może być poszerzona przez użycie narzędzi i maszyn. Pomyślne działanie zależy od poprawnego postrzegania środowiska i własnej obudowy. Obudowa Umysłu

23 EE141 Brocas area Pars opercularis Motor cortexSomatosensory cortex Sensory associative cortex Primary Auditory cortex Wernickes area Visual associative cortex Visual cortex Organizacja M ó zgu Czy możemy naśladować działanie mózgu obserwując procesy mózgowe?


Pobierz ppt "EE141 Inteligentne Systemy Autonomiczne Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie."

Podobne prezentacje


Reklamy Google