Штучний інтелект та етапи його розвитку. Інтелектуальні агенти (лекція 1)

1. Штучний інтелект та етапи його розвитку. Інтелектуальні агенти

Модуль 1.
Лекція 1.

2. Поняття ШІ

Мета ШІ – розробка комп’ютерних систем, які здатні виконувати
функції інтелекту.
ШІ – область дослідження для створення комп’ютерів з
можливостями,які на “даний момент” людина виконує краще
(І. Річ)
Основні задачі зараз: зір, розуміння зображень та мови,
мислення.
Тест Тьорінга А.: інтелект машини інтелект людини
ШІ – напрям інформатики, метою якого є розробка комп’ютерних
систем, які зможуть виконувати інтелектуальні функції, що
традиційно є інтелектуальними (розуміння мови, логічний
висновок, накопичення знань, навчання, планування і т.д.)

3. Етапи розвитку ШІ

Початок розвитку в 40р.ХХ ст., як частина дискретної математики,
лінгвістики, психології, програмування, математичної статистики.
1)
Становлення ШІ (1943-1956 рр.)
1943 р. У. Маккалох і У. Піттс – модель формального нейрону з двома
станами.
1949 р. Д.Хебб – правило, що міняє зв’язки між нейронами з метою
навчання.
1951 р. – нейрокомп’ютер із 40 нейронів.
Виникає два напрями: логічний і коннекціоністський.
1956 р. – термін “ШІ” запропнований в Дартемутському коледжі (США)
М.Мінським та Дж. Маккарті.
Г. Саймон і А. Ньюел розробили програму “Логік-теоретик”, що доводить
теореми в логіці висловлювань.
Батьки ШІ: М.Мінський і Дж. Маккарті (МТІ, Стенфорд), Г. Саймон і
А.Ньюел (університет Карнегі-Меллона).

4. Етапи розвитку ШІ

2) Евристичний пошук та доведення теорем (1956-69 рр.)
“Універсальний розв’язник задач” (GPS-general problem solver) в
основі якого ідеї евристичного пошуку.
Евристика – правило отримане шляхом досвіду, яке дозволяє
скоротити кількість переборів в просторі пошуку рішень.
GPS налаштовується на предметну область.
Дж. Маккарті створює Лісп.
1962 р. Б. Уідроу розробив нейронну мережу Adaline.
Ф.Розенблатт створив персептрон, який розпізнавав букви, довів
теорему про збіжність, яка забезпечувала його навчання.
Проте, неспроможність розпізнати частково закриті букви
призвела до критики зі сторони М.Мінського, після чого
тематику не фінансували.

5. Етапи розвитку ШІ

3) Представлення знань (1969-79 рр.)
Розв’язання прикладних задач можливе при наявності структурованих
спеціальних знань.
1969 р. – створена перша експертна система DENDRAL – програма, яка
акумулювала відомості з органічної хімії і допомагала хімікам визначати
молекулярну структуру невідомих органічних сполук (в основі “якщо…, то…”)
MYCIN – програма діагностики інфекційних хвороб крові (робить висновки на
основі нечітких знань, факти і висновки характеризуються ваговими
коефіцієнтами)
1967 р. М. Куіліан запропонував семантичну мережу.
1979 р. – експертна система PROSPECTOR (геологія), що є семантичною
мережею, яка забезпечує діалог на природній мові.
1973 р. А.Колмерое створює мову логічного програмування PROLOG (Європа).
Аналог PLANNER в США.
1975 р. М.Мінський запропонував поняття фрейму, як інформаційної структури,
що складається із слотів, в яких зібрано характеристики і значення, що
описують об’єкти чи поняття.

6. Етапи розвитку ШІ

4) Комерційний успіх (1979-88 рр.)
5) Відродження нейроінформатики (1986р по
сьогодні)
1982 р. Дж. Хопфілд опублікував роботу в якій
проаналізував методами статистичної механіки
властивості одношарової нейронної мережі зі
симетричними зв’язками і показав її можливість
розпізнавати образи.
1986 р. психологами Д. Румельхартом та Г. Хінтоном
“повторно відкрито” алгоритм навчання
багатошарового персептрона під
назвою”оберненого поширення помилки”. Вперше
це було зроблено Брайсоном в 1969 р.

7. Етапи розвитку ШІ

6) Колективістські моделі ШІ (1996р по сьогодні)
Попередні етапи протистояли один одному. Інтелект – це “весь спектр
знань” і розвивається лише в суспільстві.
Інтеграційні процеси в ШІ: розробка гібридних систем ШІ, що об’єднують
переваги різних моделей (нечіткі експертні системи+нейронні
мережі).
Процеси децентралізації ШІ: в основі лежить функціонально-структурна
одиниця – агент, яка може впливати на інших агентів, утворювати
власні цілі, спілкувати з іншими агентами, функціонувати без
прямого втручання зі сторони довільних засобів та здійснювати
самоконтроль, сприймати середовище, в якому функціонує,
виконувати обов’язки та надавати послуги.
Риси інтелектуальної системи:
1. Розпізнавання образів (проблема - довільний об’єкт унікальний)
2. Логічне мислення (проблеми – прокляття розмірності Річарда
Беллмана і алгоритмічна нерозв’язність: не все істине можна
довести чи спростувати)

8. Інтелектуальні агенти

Агент – сприймає оточення за допомогою датчиків і діє на нього
своїми механізмами.
1.
Якісна поведінка: концепція раціональності.
Раціональний агент виконує правильні дії.
Показники продуктивності. В середовищі агент виробляє
послідовність дій, яка змушує середовище пройти через
послідовність станів. Якщо вона відповідає бажаному, то
агент функціонує добре.
Агент-пилосос: багато сміття чи чисто?
Що слід робити в середовищі, а не як себе має поводити агент.
Раціональність. ЇЇ оцінка залежить від наступних факторів:
Показники продуктивності, які визначають критерій успіху
Знання агента про середовище
Дії, які можуть бути виконані агентом
Послідовність актів сприйняття, які відбулись до “зараз”

9.

Раціональний агент для довільної можливої послідовності актів
сприйняття вибирає дію, яка максимізує його показники
продуктивності, з врахування факторів , які надані його
сприйняттям та вбудованими знаннями.
Агент-пилосос: показники продуктивності передбачають
нагороду в 1 бал за кожен чистий квадрат в кожному інтервалі
часу; “географія” відома, чисте залишається чистим,
всмоктування квадрат робить чистим; дії: вліво, вправо,
втягувати і нічого не робити; агент правильно визначає своє
місце положення і сприймає показники датчиків, які кажуть є
сміття чи ні.
Такий пилосос – раціональний агент.
Змінимо: за зайвий рух штрафують чи в кімнаті є дитина. Тоді,
цей не є раціональним

10.

2. Всезнання, навчання та автономність.
Всезнання не можливе!
Важливо: збір інформації та дослідження ситуації.
Навчання на основі отриманих даних – основна задача.
Успішнодіючий агент:
1)
Основні обчислення проводять проектувальники агента;
2)
Допоміжні агент проводить сам, вибираючи одну із своїх
чергових дій;
3)
По мірі навчання він робить обчислення, що модифікують
його дії
Автономність – агент більше довіряє власному досвіду ніж
поектувальнику.
Агент = Архітектура+ Програма

11. Характер середовища агента:

1.
2.
3.
4.
5.
6.
Повністю чи частково спостережене (шум, неточність
датчиків, інформація не вимірюється датчиком);
Детерміноване (наступний стан повністю визначається
теперішнім станом дією агента) та стохастичне;
Епізодичне (досвід агента складається із нерозривних
епізодів, який складається із сприйняття і виконання дії, і
кожен наступний епізод не залежить від виконаних в
попередніх епізодах дій) і послідовне (рішення впливають
на наступні);
Статичне і динамічне (середовище змінюється в процесі
прийняття рішення агентом);
Дискретне чи неперервне;
Одно-агентне чи мульти-агентне (конкурентне і
кооперативне).

12. Типи програм агентів

Простий рефлексний агент. Вибираємо дію на
основі сприйняття, ігноруючи всю історію актів
сприйняття.
Пилосос з двома станами (локація, статус): локація
(квадрат А, квадрат В), статус – рух ліворуч,
праворуч, всмоктувати і ніщо не робити.
Іf статус=брудно then всмоктувати else
If локація=А then поворот праворуч else поворот
ліворуч
Відмова одного з датчиків призводить до
зациклювання.
1.

13.

Схема ПРІА
Агент
Датчики
Який світ?
Правила:
Умова - дія
Середовище
Що робити?
Механізми

14.

2. Рефлексний агент заснований на моделі. В агента є інформація: як
змінюється світ і як він впливає на світ (модель світу).
стан
як розвивається світ?
як вплинуть
мої дії?
Умова дія
Датчики
Який світ?
Що робити?
Механізми
Середовище

15.

3. Агенти, що базуються на меті. Модель світу + знання про мету, яка
описує бажані ситуації. Якщо мета складна, то реалізовується пошук
і планування.
стан
Датчики
Як розвивається світ?
Як вплинуть
мої дії?
Який світ?
Що буде, якщо
зробити дію А?
Цілі
Яку дію виконати?
Механізми
Середовище

16.

4. Агенти, що базуються на корисності. Корисність: стан
число.
Вирішує: конфлікт цілей (знаходить компроміс) та ймовірність
успіху,якщо жодна з цілей не може бути досягнута повністю.
стан
Як розвивається світ?
Як вплинуть
мої дії?
Яку користь
принесе мені цей
стан?
Користь
Датчики
Який світ?
Що буде, якщо
зробити дію А?
Яку дію виконати?
Механізми
Середовище

17.

5. Агенти, що навчаються. Функціонують у невідомих йому спочатку
варіантах середовища і з часом стають компетентними.
Стандарт
виробника
Датчики
Критик
зміни
знання
Виробничий
компонент
Компонент, що
навчається
Середовище
Цілі навчання
Генератор проблем
Механізми