Sztuczna inteligencja

Sztuczna inteligencja

Mianem sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence — AI ) mo˙zna okre´sli´c dziedzin

e֒wiedzy zajmuj ac֒

a֒si

e֒poszukiwaniem technik rozwi

azywania — i ich֒

formalnym sformu lowaniem pozwalaj

acym na implementacj֒

e֒maszynow a֒— problem´ow trudnych, czyli takich kt´ore ludzie rozwi

azuj֒

a֒— mniej lub bardziej wysilaj

ac sw´oj intelekt — ale kt´orych dok ladnego i og´olnego algorytmu֒

rozwi

azania nie potrafi֒

a֒poda´c.

Nie jest to precyzyjna definicja.

Czy to jest trudny problem:

98731269868414316984251684351 × 985316846315968463198643541684? A to:

”M

e˙zu, kup ladny kawa lek wo lowiny na piecze´n!”֒

Problem naprawd

e֒mega trudny: przela´c wod

e֒ze szklanki do pojemnika.

Dok ladniej: maj ac pod l֒

aczon֒

a֒do komputera kamer

e֒wideo (niech b

edzie dwie)֒

i mechaniczn a֒rek

e֒z palcami i przegubami, napisz program zdolny podnie´s´c ze stolika szklank

e֒z wod

a, i przela´c wod֒

e֒do pojemnika. Dowoln a֒szklank

e.֒

Z dowolnego stolika. Do dowolnego pojemnika.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — co to jest AI? 1

Czym jest a czym nie jest inteligencja?

Pojecie inteligencji,֒

lub jej braku, bywa czesto nadu˙zywane.֒

Inteligentnym budynkiem nazywa sie֒budynek wyposa˙zony w system automatycznego sterowania ogrzewaniem.

Jednocze´snie cz

esto g lupim (czyli: pozbawionym֒

inteligencji) nazywa si

e֒program komputerowy, poprawiaj

acy na bie˙z֒

aco b l֒

edy pope lniane przez֒

(inteligentnego) cz lowieka w pisanym przez niego tek´scie, gdy program ten pope lni okazjonaln

a֒

pomy lk

e֒i zaproponuje niew la´sciwy wyraz.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — co to jest AI? 2

Co jest istot

a inteligencji naturalnej?

֒ Komputery s

a֒tanie i szybkie, maj a֒pot

e˙zne i niezawodne pami֒

eci, a przy tym s֒

a֒

dok ladne, nie myl a֒si

e֒(no, powiedzmy), i nie m ecz֒

a֒si

e, zachowuj֒

ac swoj֒

a֒

dok ladno´s´c przez wiele godzin pracy. W czym wi

ec problem, co jest takiego֒

w inteligencji cz lowieka, z czym maj

a֒trudno´sci komputery?

Cze´sciowo, problem tkwi w la´snie w tej wytrwa lej i niezawodnej dok ladno´sci!֒

Ludzie rozwi azuj֒

a֒trudne problemy stosuj

ac abstrakcj֒

e — wielopoziomow֒

a֒

analiz

e֒problemu i zdolno´s´c nieschematycznej dekompozycji problemu, tzn.

rozbijania wi

ekszego problemu na mniejsze. Ich my´slenie cechuje elastyczno´s´֒ c

— zmienny punkt widzenia i my´slenie wielokierunkowe. S

a֒zdolni do efektywnego rozpoznawania wzorc´ow, kojarzenia fakt´ow, oraz wykorzystywania analogii.

Komputery natomiast maj

a֒trudno´sci z rozpoznawaniem odmiennych sytuacji, zmian

a֒sposobu my´slenia, i dostosowaniem go do sytuacji. Algorytmy rozpoznawania wzorc´ow mog

a֒by´c efektywne je´sli s

a֒bardzo wyspecjalizowane, ale wtedy przestaj

a֒dzia la´c gdy tylko zmienia si

e֒sytuacja.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — co to jest AI? 3

AI-entuzja´sci i AI-sceptycy

Sztuczna inteligencja ma swoich zwolennik´ow i oponent´ow. Oponenci AI twierdz

a, ˙ze sztucznej inteligencji nie da si֒

e֒skonstruowa´c, poniewa˙z inteligencja ma charakter nieobliczeniowy, i jest wy l

aczn֒

a֒domen

a֒ludzkiego umys lu. Za´s istniej

ace systemy praktyczne najwyra´zniej nie maj֒

a֒nic wsp´olnego z prawdziw a֒

inteligencj a, skoro s֒

a֒oparte na programach komputerowych, a te jedynie wykonuj

a֒operacje na liczbach i symbolach.

Sztuczna inteligencja ma charakter uciekaj

acego celu. Gdy niekt´ore zadania֒

stawiane dawniej przed t a֒nauk

a֒zosta ly rozwi

azane, oponenci AI stwierdzili, ˙ze֒

rozwi

azania tych problem´ow nie wymaga ly inteligencji, tylko by ly zwyczajnie֒

nieznane.

Przydatny by lby obiektywny test, pozwalaj

acy stwierdzi´c, czy stworzono֒

sztuczn

a֒inteligencj e.֒

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — co to jest AI? 4

Test Turinga (ca 1950)

Nale˙zy skonstruowa´c system zamkni

ety w odizolowanym pomieszczeniu֒

i po l

aczony z niezale˙znym obserwatorem terminalem komunikacyjnym (typu֒

teletype). Operator mo˙ze komunikowa´c si

e֒z systemem w j

ezyku naturalnym,֒

zadawa´c pytania, itp. Jednocze´snie drugi terminal l

aczy operatora z drugim֒

pomieszczeniem, gdzie przy terminalu siedzi cz lowiek. Je´sli operator nie b edzie֒

m´og l na podstawie odpowiedzi uzyskiwanych od obu partner´ow definitywnie stwierdzi´c kt´ory z nich jest systemem komputerowym, a kt´ory ˙zywym cz lowiekiem, to system komputerowy nale˙zy uzna´c za inteligentny.

Pomimo up lywu czasu test zachowuje aktualno´s´c, tzn. nie stworzono systemu, kt´ory by ten test bezdyskusyjnie zaliczy l.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — test Turinga 5

Konkursy zwi

azane z testem Turinga

֒ Test Turinga jest pewn

a֒abstrakcj

a֒i nie ma jednoznacznych regu l. Jednak podejmowane s

a֒pr´oby jego praktycznej implementacji i zaliczenia testu.

Na przyk lad, w 1990 roku Hugh Loebner ufundowa l nagrod e֒

$100,000 i z loty medal dla pierwszego komputera, kt´orego odpowiedzi w procedurze stanowi

acej wersj֒

e֒testu Turinga, bed֒

a֒wystarczaj

aco nieodr´o˙znialne od odpowiedzi cz lowieka.֒

Regulaminy tych konkurs´ow definiuj

a֒tre´s´c i zakres komunikacji mi edzy֒

uczestnikami a s

edziami konkursu. Jednak ostatecznie to s֒

edziowie decyduj֒

a֒czy partner w konwersacji jest cz lowiekiem czy maszyn

a. Zatem o wyniku takiego֒

konkursu mo˙ze zdecydowa´c pomy lka (niedostateczna inteligencja?) s edziego.֒

Na przyk lad, w innym konkursie zorganizowanym w 2014 dla uczczenia 60-tej rocznicy ´smierci Turinga 33% s

edzi´ow uzna lo za cz lowieka rosyjski program֒

Eugene Goostman udaj

acy ukrai´nskiego ch lopca. Organizator konkursu og losi l,֒

˙ze test Turinga zosta l pokonany, co zosta lo wielokrotnie skrytykowane.

W 2011 program Watson (IBM) pokona l dw´och finalist´ow-ludzi i wygra l $1M w grze telewizyjnej Jeopardy!, gdzie prowadz

acy podaje has lo-sugesti֒

e,֒

a uczestnicy musz

a֒potwierdzi´c jego zrozumienia przez sformu lowanie pytania.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — test Turinga 6

Szachy komputerowe

Szachy s

a֒gr

a֒wymagaj ac֒

a֒inteligencji i od zawsze stanowi ly wyzwanie i naturalny poligon dla technologii sztucznej inteligencji. Jednym z pierwszych programist´ow szach´ow komputerowych by l Alan Turing, kt´ory nie by l jednak w stanie uruchomi´c swojego programu na ˙zadnym komputerze, ale wykonywa l go przez r

eczn֒

a֒symulacj e.֒

W 1957 roku Herb Simon, jeden z pionier´ow sztucznej inteligencji przewidzia l,

˙ze w ci

agu 10 lat komputer zostanie mistrzem szachowym.֒

Istotnie si

e֒przeliczy l. Po wielu latach wysi lk´ow nad budow

a֒algorytm´ow, program´ow, i specjalizowanych komputer´ow do gry w szachy, dopiero w 1997 po raz pierwszy komputer szachowy Deep Blue pokona l mistrza ´swiata Gary Kasparowa w jednym meczu. Nie oznacza lo to jednak pe lnego zwyci

estwa֒

komputer´ow nad lud´zmi w szachach. Przez kolejnych 10 lat szereg kolejnych budowanych program´ow walczy lo z najlepszymi szachistami ze zmiennym powodzeniem. W roku 2006 program Deep Fritz pokona l w turnieju mistrza

´swiata Wladimira Kramnika. Od tego czasu zainteresowanie rozgrywkami najlepszych program´ow z lud´zmi zacz

e lo spada´c, co w jaki´s spos´ob sygnalizuje֒

zako´nczenie tej walki zwyci

estwem komputer´ow.֒

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — szachy i inne gry 7

Inne gry

Mo˙znaby powiedzie´c, ˙ze gry s

a֒dla sztucznej inteligencji czym´s takim jak wy´scigi samochodowe dla przemys lu motoryzacyjnego. Od zawsze stanowi ly wyzwanie dla badaczy i programist´ow. Gdy jedna gra zostawa la rozpracowana

— bad´z teoretycznie, b֒

ad´z przez si lowe przeszukiwanie po l֒

aczone ze sprytnymi֒

technikami — zainteresowanie przenosi lo si

e֒na inne gry.

W warcabach program po raz pierwszy pokona l mistrza ´swiata w roku 1994.

Nieco p´o´zniej warcaby zosta ly rozpracowane teoretycznie. Je´sli obie strony graj a֒

optymaln a֒strategi

a, to gra ko´nczy si֒

e֒remisem.

W grze Othello najlepsze programy dominuj

a֒nad lud´zmi i rywalizacja nie ma sensu. Odwrotnie w grze go (1000 p.n.e.), gdzie liczba mo˙zliwych ruch´ow jest tak du˙za, ˙ze sensowna strategia musi by´c oparta na analizie logicznej, przewaga si ly obliczeniowej znika, i najlepsze programy graj

a֒na poziomie amatorskim.

Ciekawy wynik zosta l osi agni֒

ety w grze Backgammon, gdzie program֒

TDGammon (1992) osi agn֒

a l֒ poziom mistrzowski, dzi

eki zdolno´sci uczenia si֒

e,֒

a nie tylko implementacji najlepszych znanych strategii. Strategie odkryte przez program zosta ly p´o´zniej przyj

ete przez ludzi.֒

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — szachy i inne gry 8

Przez wiele lat prastara gra “go” pozostawa la niezdobytym bastionem ludzi, poniewa˙z jest tak z lo˙zona, ˙ze zdolno´s´c szybkiego przeszukiwania nie dawa la komputerom ˙zadnej przewagi. Niestety, to si

e֒sko´nczy lo w roku 2016. W marcu 2016 program AlphaGo opracowany przez Google pokona l korea´nskiego mistrza Lee Sedola.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — szachy i inne gry 9 Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — szachy i inne gry 10

Silna i s laba sztuczna inteligencja

W zwi

azku z potencjaln֒

a֒mo˙zliwo´sci

a֒zbudowania sztucznej inteligencji sformu lowano dwa poziomy realizacji tego celu.

• Hipoteza silnej sztucznej inteligencji postuluje mo˙zliwo´s´c zbudowania systemu rzeczywi´scie inteligentnego, zdolnego my´sle´c jak cz lowiek i posiadaj

acego umys l.֒

• Hipoteza s labej sztucznej inteligencji polega na budowie system´ow, kt´ore potrafi lyby dzia la´c i rozwi

azywa´c problemy w warunkach pe lnej֒

z lo˙zono´sci ´swiata rzeczywistego, tak jakby umys l posiada ly i my´sla ly.

Rozr´o˙znienie tych dw´och postulat´ow ma g l´ownie charakter filozoficzny i etyczny.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — zadania 11

Cele AI

W praktyce, celem bada´n i prac in˙zynierskich w zakresie sztucznej inteligencji s a:֒

→ opracowanie obliczeniowej (algorytmicznej) teorii inteligencji, funkcjonowania ludzkiego m´ozgu, pami

eci, ´swiadomo´sci, emocji, instynkt´ow, itp.֒

W tym sensie sztuczna inteligencja ma zwi

azek z biologi֒

a, psychologi֒

a,֒

filozofi

a, jak r´ownie˙z matematyk֒

a֒i informatyk

a, ale tak˙ze innymi֒

dziedzinami nauki i wiedzy.

→ budowa inteligentnych system´ow (komputerowych) do skutecznego rozwi

azywania trudnych zagadnie´n, zdolnych funkcjonowa´c w normalnym֒

´swiecie

W tym sensie sztuczna inteligencja musi wsp´o lpracowa´c, poza informatyk a,֒

z robotyk

a, mechanik֒

a, mechatronik֒

a֒i szeregiem dziedzin in˙zynierskich.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — zadania 12

Zadania do rozwi azania

֒ Pomiedzy innymi, sztuczna inteligencja musi zmierzy´c si֒

e֒z nast epuj֒

acymi֒

zadaniami:

• reprezentacja wiedzy aby m´oc przyjmowa´c pojawiaj ace si֒

e֒informacje o ´swiecie, rozumie´c je, konfrontowa´c z ju˙z posiadan

a֒wiedz a֒

• wnioskowanie aby wyci

aga´c wnioski z pojawiaj֒

acych si֒

e֒informacji, i podejmowa´c decyzje o dalszych dzia laniach

• uczenie si

e dla dostosowania si֒

e֒do nowo pojawiaj acych si֒

e֒okoliczno´sci, nieprzewidzianych przez tw´orc´ow systemu, pojmowania nowych zjawisk, itp.

• rozumienie j

ezyka naturalnego jest praktycznie niezb֒

edne aby mo˙zna֒

by lo praktycznie sprawdzi´c zdolno´sci systemu sztucznej inteligencji

• pos lugiwanie si e֒wizj

a w celu samodzielnego pozyskiwania wiedzy o ´swiecie֒

• robotyka czyli praktyczna konstrukcja systemu zdolnego porusza´c si e֒

i wykonywa´c dzia lania w ´swiecie rzeczywistym

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — zadania 13 Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — zadania 14

Reprezentacja wiedzy

Problem reprezentacji wiedzy jest centralny dla wszystkich dziedzin i technik sztucznej inteligencji. Polega on na stworzeniu/wyborze j

ezyka umo˙zliwiaj֒

acego֒

wyra˙zanie fakt´ow, relacji, zale˙zno´sci, dzia la´n, ich w lasno´sci, znaczenia, skutk´ow, i innych informacji o problemie i jego otoczeniu, kt´ore maj

a֒lub mog a֒mie´c zwiazek z jego rozwi֒

azywaniem.֒

Problemem jest wyb´or i u˙zyciedobregoj

ezyka reprezentacji wiedzy.֒

Zastosowanie w la´sciwego j ezyka cz֒

esto umo˙zliwia֒ efektywne znalezienie rozwi

azania, podczas gdy zastosowanie niew la´sciwego j֒

ezyka mo˙ze je znacznie֒

utrudni´c lub uniemo˙zliwi´c.

Bardzo prostym, cho´c nieco odleg lym przyk ladem mo˙ze by´c wyb´or reprezentacji obrazu w celu jego przetwarzania: wektorowa lub rastrowa. Forma wektorowa znakomicie u latwia wykrywanie obiekt´ow, jednak dla operacji takich jak rozmycie obrazu formaty rastrowe s

a֒lepsze.

Dobra reprezentacja wiedzy ma r´ownie˙z znaczenie dla efektywno´sci pracy cz lowieka nad problemem. Dobry j

ezyk reprezentacji pozwala rozumie´c si֒

e֒

nawzajem ludziom — fachowcom reprezentuj

acym r´o˙zne dziedziny wiedzy,֒

pracuj

acym wsp´olnie nad problemem.֒

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — reprezentacja wiedzy 15 Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — reprezentacja wiedzy 16

Uczenie si

e maszyn

֒ M´owimy, ˙zeagent sztucznej inteligencji uczy si

e, je´sli poprawia wyniki swoich֒

przysz lych dzia la´nna podstawie obserwacji swojego ´srodowiska i wynik´ow dzia la´n poprzednich.

Dopuszczamy wi

ec podzia l agent´ow sztucznej inteligencji na takich, kt´orzy֒

potrafi a֒si

e֒uczy´c, i takich, kt´orzy tego nie potrafi

a֒lub nie robi

a. To mo˙ze֒

rodzi´c dwie w atpliwo´sci.֒

Po pierwsze,inteligencja naturalna niepodzielnie posiada zdolno´s´c uczenia si e,֒

nie da si

e֒oddzieli´c inteligentnego dzia lania i uczenia si

e. Nie uznaliby´smy za֒

inteligentnego cz lowieka, kt´ory nie uczy si

e֒ze swoich do´swiadcze´n, przynajmniej w najprostszy spos´ob. Dlaczego wi

ec rozdzielamy te zdolno´sci dla inteligencji֒

sztucznej?

Niestety, nie ma dobrej odpowiedzi na to pytanie. Prawie wszystkie najwa˙zniejsze paradygmaty sztucznej inteligencji dzia laj

a֒bez uczenia si e.֒

Zdolno´s´c uczenia si

e֒musi by´c dodana.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — uczenie si_֒e maszyn 17

Czy maszynowe uczenie si

e jest potrzebne?

֒ Pojawia si

e֒wi

ec druga w֒

atpliwo´s´c: je´sli zdolno´s´c uczenia si֒

e֒nie jest oczywista albo konieczna, toczy na pewno jest niezb

edna? By´c mo˙ze algorytmy sztucznej֒

inteligencji mog

a֒by´c dopracowane w 100% do perfekcji, i agent sztucznej inteligencji nie b

edzie ju˙z w stanie nic zyska´c przez uczenie si֒

e.֒

Na to pytanie istnieje odpowied´z, i mo˙zna wymieni´c szereg powod´ow.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — uczenie si_֒e maszyn 18

Czy maszynowe uczenie si

e jest potrzebne? (2)

֒ Po pierwsze, tw´orcy system´ow sztucznej inteligencjinie s

a֒w stanie przewidzie´c wszystkich mo˙zliwych sytuacjiw jakich znajdzie si

e֒system. Na przyk lad, robot poruszaj

acy si֒

e֒w labiryncie musi nauczy´c si

e֒topografii konkretnego labiryntu, w kt´orym si

e֒znajdzie.

Po drugie, podobnienie mo˙zna przewidzie´c wszystkich mo˙zliwych zmian w czasie. Np. program maj

acy przewidywa´c zmiany kurs´ow akcji musi nauczy´c֒

sie֒dostosowa´c swoje przewidywania, gdy warunki zmieni a֒si

e֒w nieoczekiwany spos´ob.

Po trzecie, niekiedy programi´sci po prostunie potrafi

a֒zaprogramowa´c pewnych rozwi

aza´n. Na przyk lad, ludzie potrafi֒

a֒sprawnie rozpoznawa´c twarze os´ob znajomych. Nie s

a֒jednak znane ˙zadne skuteczne algorytmy pozwalaj ace֒

osiagn֒

a´c֒ podobn

a֒zdolno´s´c, z wyj

atkiem za pomoc֒

a֒metod maszynowego uczenia si

e.֒

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — uczenie si

֒e maszyn 19 Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — uczenie si

֒e maszyn 20

Zastosowania — komunikacja w j

ezyku naturalnym

֒ Technologie przetwarzania j

ezyka naturalnego:֒

• ”rozumienie” tekstu, zamiana tekstu na reprezentacj e֒formaln

a֒

• maszynowe t lumaczenie

• ekstrakcja informacji

• odpowiadanie na pytania

• klasyfikacja tekstu, filtrowanie spamu, itp.

Technologie przetwarzania mowy:

• rozpoznawanie j

ezyka m´owionego (ASR)֒

• synteza mowy (TTS)

• systemy dialogowe

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — zastosowania 21

Zastosowania — percepcja wizualna

• rozpoznawanie obiekt´ow, znak´ow

• segmentacja sceny

• rekonstrukcja 3D

• klasyfikacja obraz´ow

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — zastosowania 22

Zastosowania — robotyka

Robotyka l

aczy ze sob֒

a֒elementy mechaniki i elektroniki (mechatronika), oraz sztucznej inteligencji.

Gdy przyst

epujemy do budowy robot´ow i ich testowania w ´swiecie rzeczywistym,֒

napotykamy problemy daleko wykraczaj

ace poza opracowan֒

a֒teori e.֒

Zagadnienia, istniej

ace technologie, zastosowania:֒

• planowanie dzia la´n

• sterowanie pojazdami (chodz

acymi, je˙zd˙z֒

acymi, lataj֒

acymi)֒

• systemy ratunkowe

• roboty spo leczne — opieka nad lud´zmi jej wymagaj acymi֒

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — zastosowania 23 Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — zastosowania 24

Historia AI — lata 50-te XX wieku

• idee XIX-wieczne (i wcze´sniejsze): filozofia, logika, prawdopodobie´nstwo, badania nad funkcjonowaniem m´ozgu ludzkiego

• lata 50-te XX wieku: powstanie AI zwi

azane jest z powstaniem informatyki,֒

jezyk programowania LISP (McCarthy)֒

• rozwi

azywanie lamig l´owek, gry, klasyczne problemy typu:֒

”ma lpa i banany,”

”misjonarze i ludo˙zercy,” i inne

• wczesne systemy: GPS (Newell, Shaw, Simon), program do gry w warcaby (Samuel)

• modele teoretyczne: perceptron (Minsky)

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — historia 25

Historia AI — trzeci kwarta l XX wieku

• pojawienie si

e֒ metod sformalizowa- nych opartych na logice

• zwi

azek z rozwojem robotyki: me-֒

tody percepcji, planowanie dzia la´n, uczenie si

e֒

• po pocz

atkowym wybuchu entuzja-֒

zmu zwi

azanym z powstaniem wielu֒

metod i nadziejach na szybkie osi a-֒

gniecie cel´ow AI nadesz lo zrozumie-֒

nie problem´ow z lo˙zono´sci i bariery kombinatorycznej

• niedostatki logiki klasycznej: po- trzeba rozumowania przybli˙zonego i robienia za lo˙ze´n w braku pewnej in- formacji

• rozumowanie oparte na zdrowym rozsadku

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — historia 26

Historia AI — ostatni kwarta l XX wieku

• zastosowania praktyczne, r´ownie˙z komercyjne

• dowodzenie twierdze´n i obliczenia symboliczne

• rozumienie j

ezyka naturalnego, automatyczne t lumaczenie tekst´ow,֒

rozumienie mowy

• automatyczne programowanie: konstrukcja i weryfikacja program´ow

• analiza informacji wizyjnej i sterowanie robotami (pojazdami) autonomicznymi

• eksperckie systemy doradcze dla wielu dziedzin: medycyna, geologia, projektowanie in˙zynierskie, ekonomia, finanse, itp.

• uczenie si e֒

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — historia 27

Historia AI — wiek XXI

Na razie prowizoryczna, wiek XXI jeszcze si

e֒nie sko´nczy l ...

• Silny rozw´oj metod numerycznych, np. dla zagadnie´n CSP, zaskakuj ace֒

spektakularne wyniki, rozwi

azanie niekt´orych zagadnie´n trudnych w czasie֒

wielomianowym, lub wr

ecz liniowym, np. algorytm GSAT.֒

W tym kontek´scie nabieraj

a֒znaczenia algorytmy poddaj ace si֒

e֒

zr´ownoleglaniu.

• Silny rozw´oj metod statystycznych, np. przetwarzanie j

ezyka naturalnego֒

oparte na korpusach, i inne zastosowania.

• Rozw´oj metod opartych na modelach probabilistycznych, procesach Markowa, uczenie si

e֒ze wzmocnieniem, itp.

• Zwi

azki z ekonomi֒

a֒(inteligentny agent musi dzia la´c racjonalnie i ekonomicznie), teori

a֒gier, itp.

• Metody reprezentacji wiedzy oparte na ontologiach prze˙zywaj

a֒w XXI wieku odrodzenie i rozwijaj

a֒si

e֒praktycznie w kontek´scie Internetu, tzw. Semantic Web Initiative.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — historia 28

• Nadal popularne s

a֒podej´scia agentowe, w r´o˙znych kontekstach

• Pojawiaj a֒si

e֒nowe dziedziny zastosowa´n, np. roboty spo leczne.

• Dalsze dziedziny oddzielaj a֒si

e֒od sztucznej inteligencji i zaczynaj a ˙zy´c֒

w lasnym ˙zyciem, np. dr

a˙zenie danych.֒

• Sztuczna inteligencja przenika do ˙zycia praktycznego w r´o˙znych postaciach, od inteligentnych asystent´ow w pakietach oprogramowania, inteligentne systemy obs lugi klient´ow, systemy wspomagaj

ace obs lug֒

e֒r´o˙znych system´ow, np. kierowanie samochodami, do system´ow przeznaczonych do dzia lania na polu walki.

• Coraz wi

ecej zastosowa´n sztucznej inteligencji rodzi dylematy, kiedy i w jakim֒

stopniu proces decyzyjny mo˙ze by´c przekazywany inteligentnym maszynom.

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji — historia 29

Kr´ otkie podsumowanie — pytania sprawdzaj ace

֒

1. Co to jest problem trudny?

2. Co to jest reprezentacja wiedzy?

3. Zdefiniuj dwa g l´owne cele AI.

4. Czym sie r´o˙zni silna AI od s labej?

5. Czy mo˙zna powiedzie´c, ˙ze test Turinga zosta l zaliczony, przynajmniej w jakim´s stopniu?

6. Dlaczego metody maszynowego uczenia si e֒s

a֒rozwijane w dodatku do podstawowych metod sztucznej inteligencji?

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji 30