Zacznę od sztucznej inteligencji sztuczna -czyli wymyślona inteligencja- czyli sposób logicznego myślenia szybkość zdolność abstrakcyjnego myślenia .Kiedy połączymy te dwa wyrazy co powstaje ....maszyna robot system co kto woli ....coś wymyślonego a inteligentnego.
Sztuka inteligencji
Można długo i inteligentnie spierać się czym jest inteligencja i czy maszyny potrafią myśleć ?Jak najlepiej sprecyzować istotę inteligencji. Inteligencja od łac. Intelligentia , co znaczy zdolność pojmowania, bystrość . Naukowcy wymieniają nam wiele definicji tej zdolności. Spośród nich wybrałam dwie :
- Inteligencja to zdolność rozwiązywania problemów.
- Inteligencji jest , tym co mierzą testy na inteligencję.
Jednakże , jak byśmy nie zdefiniowali inteligencji , jesteśmy świadomi, że ona istnieje. Jest ona w nas i w osobach które nas otaczają .
Inteligencja ma swoją tajemnicę i można powiedzieć magię. Inteligencji poszukujemy w ludziach z którymi współpracujemy. Chcemy, żeby nasi pupile, którymi się otaczamy byli inteligentni.
Inteligencja ludzka jest najczęściej określana jako zdolność do rozpoznawania obserwowanej rzeczywistości , rozumienia ,określania celów i poszukiwania sposobów osiągania tych celów. Człowiek jest zdolny do myślenia abstrakcyjnego. W komunikacji między ludźmi dużą rolę odgrywają emocje , gesty , mimika twarzy itp. Naukowcy amerykańscy są zdania ,że pełne porozumienie się z komputerami domowymi nastąpi wtedy, gdy te nauczą się rozpoznawać ludzkie emocje.
A co z maszynami? Minęło właśnie 53 lata od chwili gdy w 1955roku John Mc Carthy zaproponował termin Sztuczna Inteligencja, dla określenia konstruowania maszyn, o działaniu których można by było powiedzieć , że są podobne do ludzkich przejawów inteligencji.Sztuczna Inteligencja
Systemy inteligentne (SI) oraz Sztuczna Inteligencja odwołują się do dwu podstawowych kategorii : wiedzy i procesów wnioskowania .Pojęcie Sztucznej Inteligencji
Sztuczna Inteligencja obejmuje te metody ,programowania komputerów którepowodują zachowanie się komputera zbliżone do sposobu myślenia ludzkiego.wg „Systemy wspomagania decyzji” Anna M. KwiatkowskaCo komputery przejmują z ludzkiego myślenia?
1. Wnioskowanie
Na podstawie informacji z otaczającego nas świata i zbieraniu wszelkiego rodzaju danych, informacji wyciąga się wnioski. W komputerach gromadzi się specjalnie zapisaną wiedzę i na jej podstawie programy wnioskują ,wyszukując odpowiedzi na zadawane im pytania. Narzędziami Sztucznej Inteligencji wykorzystującymi algorytmy wnioskowania są systemy ekspertowe , o których więcej w dalszej części mojej pracy.
2. Uczenie się
Uczenie się to nabywanie wiedzy , która będzie wykorzystywana później. Jednym z wielu sposobów uczenia się jest przyglądanie się przykładom, różnym zjawiskom zapamiętywanie podstawowych cech ,a potem uogólnianie zdobytej wiedzy. W życiu bardzo rzadko mamy do czynienia z dwoma identycznymi przypadkami. Poznajemy świat dzięki skojarzeniom i podobieństwom.
Sztuczne sieci neuronowe są to programy (czasem sprzęt) ,które podlegają procesowi uczenia
3. Ewolucja i dostosowanie się do nowych warunków
W wyniku ewolucji największą szansę na przetrwanie mają osobniki najlepiej przystosowujące się do warunków w jakich przyszło nam żyć. Mechanizmy genetyki odpowiadają za ewolucję i selekcję osobników. W Sztucznej Inteligencji są one wykorzystywane przez algorytmy genetyczne.
4. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewnych
Świat , w którym żyjemy jest najprawdopodobniej zdefiniowany bardzo dokładnie ,jednak wiele praw nie jest nam znanych. Dlatego poruszamy się w świecie nie do końca określonym.
W życiu codziennym porozumiewamy się za pomocą pojęć nieprecyzyjnych. Brak precyzji w dziedzinie Sztucznej Inteligencji jest odzwierciedlony przez zbiory rozmyte i logikę rozmytą.
W systemach wspomagania decyzji do rozwiązywania problemów niestrukturalnych coraz częściej stosowane są narzędzia Sztucznej Inteligencji.
2.2. Filozofia Sztucznej Inteligencji
Filozofia Sztucznej Inteligencji jest to termin używany w fachowej literaturze ,choć często nie jest definiowany. Filozofia SI jest meta-Sztuczną Inteligencją ,jest dziedziną zajmującą się teoretycznymi problemami i filozoficznymi aspektami problemów SI. Sztuczna Inteligencja bada myślący system poznawczy w oparciu o znajomość systemu naturalnego.
Filozofia Sztucznej Inteligencji zajmuje się problemami teoretycznymi natury filozoficznej (metaproblemami) z zakresu Sztucznej Inteligencji oraz na dokonaniach z takich dziedzin jak
EpistemologiaFilozofia językaFilozofia umysłuLogika ,
Matematyka,
Filozofia matematyki
Psychologia kognitywna,
Psychologia rozwoju dziecka
Informatyka(komputer-science)Nauka o mózgu(neurcoscience)
Działy Sztucznej Inteligencji
1. Systemy ekspertowe(eksperckie)
To jeden z najbardziej praktycznych działów sztucznej inteligencji .O systemach ekspertowych w dalszych częściach mojej pracy.
2. Programy i maszyny grające (teoria gier)
Gra jest to zbiór (przestrzeń) możliwych stanów; ruch jest to przejście z jednego stanu w drugi zgodne z zasadami gry. Przykład maszyny grającej - DEEP BLUE firmy IBM - pokonała Kasparowa pod koniec lat 90-tych
3. Rozpoznawanie języka naturalnego
Pierwsze próby - lata 70-te. Program SHRDLU, potrafił rozmawiać o prostych konfiguracjach klocków o równym kształcie i kolorze. Algorytmy rozpoznawania języka
przez komputer podwyższają użyteczność komputerów - komunikacja w języku naturalny Tłumaczenia maszynowe.
4. Procesy percepcji
Rozpoznawanie obrazów ,dźwięków. Inne rodzaje percepcji sensorycznej jak : dotyk ,węch
5. Inteligentne poszukiwanie danych(wydobywanie danych ,boty)
Wydobywanie danych :grupowanie ,streszczanie , klasyfikacja , relacje miedzy danymi.
Systemy działające w czasie rzeczywistym – boty .
6. Robotyka
Interdyscyplinarna dziedzina wiedzy działająca na styku informatyki , mechaniki , automatyki, elektroniki, sensory oraz cybernetyki Domeną robotyki są również rozważania nad sztuczną inteligencją- w niektórych środowiskach robotyka jest wręcz z nią utożsamiana.
7. Modelowanie inteligencji , sztuczne życie
Modelowanie reakcji i zachowań ludzkich to formułowanie i testowanie teorii ludzkiej percepcji. Modelowanie ludzkiego mózgu to sieci neuronowe. Sztuczne życie to modelownia funkcjonowania ekosystemów, tworzenie sztucznych (wirtualnych) form życia
8. Dowodzenie twierdzeń matematycznych
Najstarsze zastosowanie sztucznej inteligencji .Automatyczne dowodzenie twierdzeń matematycznych.
2.4. Historia a rozwój Sztucznej Inteligencji
Rozdział myślenia i otaczającego nas świata rzeczywistego dokonany przez Kartezjusza i innych badaczy pozwolił na odkrycie, że idee opisujące strukturę świat rzeczywistego mogą się różnić od tego jak odbieramy go przy pomocy zmysłów. Jest to podstawą metodologii sztucznej inteligencji. Pozwolił na dokonywanie prób połączenia ich z powrotem na różne sposoby. Związek między światem myśli i światem rzeczywistym jest niezbędny dla ludzkiej egzystencji. Rozwój logiki umożliwił formalny opis procesów wnioskowania, co umożliwiło rozwój teorii sztucznej inteligencji. Rozwój logiki (algebra Boole’a) zaowocował rozwojem komputerów, dzięki czemu uzyskano praktyczne narzędzia do tworzenia systemów sztucznej inteligencji.
Krótki rys historii współczesnej Sztucznej Inteligencji
Granicę pomiędzy czasami przeszłym a teraźniejszym w badaniach związanych ze Sztuczną Inteligencją wyznaczają dwaj wybitni uczeni: Alan Turing i John von Neuman.
Wracając do pytania zadanego we wstępie mojej pracy.
Co z myślącymi maszynami? Co się zmieniło przez te 53 lata od wprowadzenia terminu Sztuczna Inteligencja.
Przez ten czas zrobiono wiele rzeczy zmierzających do ulepszenia zasad działania i wykorzystania maszyn informatycznych. Przybyło kilka nowych generacji komputerów.
Rozwój powstania kolejnych maszyn myślących dzielimy na generacje:
Zerowa generacja –(1930-1940)
Mianem zerowej generacji określa się komputery zbudowane na przekaźnikach do których była bezpośrednia ingerencja w połączeniu obwodów maszyny.
Pierwsza generacja- ( 1940-1950)
Komputery budowane w tym okresie na bazie potencjału lamp radiowych służyły głównie do przetwarzania danych .Wykorzystywano tu pomysł kart perforowanych ,wprowadzono również pierwsze rozwiązania dla przechowywania danych.
Druga generacja –(1959-1964)
Pierwszy raz zastosowano tranzystory, dzięki czemu znacznie zmieniły się rozmiary komputerów a wraz z tym ceny ich konstrukcji i eksploatacji. Pojawiły się pierwsze rodzaje pamięci stałych ,tzw. pamięci ferrytowe .
Trzecia generacja-(1965-1970)
Seria komputerów 360 firmy IBM. Pierwsze urządzenie półprzewodnikowe ,spełniające funkcje kilku tranzystorów (patent z 1958 roku Jacka Kilby’ego).
Firma DEC (Digital Electronic Company) wprowadziła pierwsze mikrokomputery .Wielkim postępem była możliwość pracy kilku osób z jedną maszyną stosując nanoszenie danych z terminali podłączonych centrali.
Czwarta generacja-(lata 70-te)
Komputery budowane na układach scalonych. Zastosowanie obwodów LSI(Large Scale of Integration) zwiększające możliwość komasowania na jednej ,dzięki czemu zwiększyła się szybkość dostępu danych. Ten typ komputerów produkowany jest do dziś.
Piąta generacja-(lata 80-te)
To w zasadzie typ komputerów których jeszcze nie ma. Pierwsze badania rozpoczęły się właśnie w latach 80-tych.Zaprezentowano tu ideę maszyn przetwarzających symbole i całe formuły logiczne.
Szósta generacja
To komputery wektorowe ,wieloprocesorowe(równoległe) oraz liczne układy eksperymentalne. Zaliczamy również neurokomputery oraz biokomputery oparte na związkach biologicznych (węglowych) a nie klasycznych z wykorzystaniem krzemu.
Za pierwszą tego typu maszynę można uznać komputer wektorowy Cray I skonstruowany 1976 roku
ETAPY ROZWOJU SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
przed 1939
logika formalna, psychologia poznawcza
1945-1954
Powstawanie komputerów ,rozwój cybernetyki
1955-1960 Rozpoczęcie badań ad SI
rozwój komputerów, język LISP, próba stworzenia programu ogólnego rozwiązywania
problemów (GPS - general problem solver)
1961-1970
Badania w dziedzinie rozwiązywania problemów
Heurystyki, robotyka, programy grające (szachy)
1971-1980
Systemy ekspertowe oparte na bazach wiedzy
MYCIN, HEARSAY II, MACSYMA
_środowiska do tworzenia systemów ekspertowych, języki programowania SI
EMYCIN, język PROLOG
1981 – lata
90-te
Praktyczne zastosowania SI
PROSPECTOR, nieudany japoński projekt stworzenia komputerów V generacji, powstanie
wielu firm zajmujących SI zastosowaniem SI
Od lat 90-tych
Dzięki gwałtownemu rozwojowi sprzętu komputerowego metody SI oraz
powszechniejsze, stosowane w urządzeniach powszechnego użytku, w systemach
komputerowych (Np. bazy danych)
Rys. (wstęp do wykładu SE-Marcin Iwanowski)
Korzyści jakie daje nam Sztuczna Inteligencja
Wybierając temat mojej pracy nie miałam przekonania czy rzeczywiście Sztuczna Inteligencja to dział informatyki. Gdy zaczęłam zbierać materiały czytać książki na temat SI doszłam do wniosku ,że jak najbardziej jest ona nieodzownym elementem informatyki. Sztuczna Inteligencja trafiła do naszych domowych komputerów. Wyszukiwarka internetowa Google korzysta przy sortowaniu znalezionych wyników z dość zaawansowanego algorytmu PageRank ,który oblicza pozycję danej strony w wynikach na podstawie liczby odsyłaczy zawierających szukane słowo prowadzących na tę stronę. Innym przykładem są coraz częściej spotykane systemy maszynowego tłumaczenia witryn internetowych ale w tym przypadku inteligencja komputerowa ma niewiele wspólnego z ludzką.
Sztuczna Inteligencja jest nieodzownym składnikiem komputeryzacji. Funkcjonuje w różnych dziedzinach naszego życia. Od nauki i biznesu po medycynę ,rozrywkę i sztukę.
Korzyści jakie możemy uzyskać z posiadanie maszyn myślących czy inteligentnych systemów:
Systemy eksperckie- są rodziną programów specjalizującej się określonej dziedzinie wiedzy. Są rodzajem interaktywnej encyklopedii .Zadaniem ich jest współdziałanie ze specjalistą z danej dziedziny w celu uzyskania lepszych rezultatów pracy. W ramach pracy nad systemami ekspertowymi przekazywano im wiedzę i uczono wykorzystywać ją w praktyce eksperckiej –budując doradców w dziedzinach wymagających rozległej wiedzy np
w medycynie.
Systemy jednozadaniowe- w/g autora książki „Sztuczna inteligencja” M. J. Kasperski to systemy do których zaliczamy wszystkie maszyny i programy ,których celem jest wykorzystanie jednego tylko zadania np. analiza obrazu wzroku.
Systemy wielozadaniowe-to maszyny i programy ,których zadanie nadrzędne jest tak skomplikowane, że wymaga wstępnej pracy podsystemów ,na przykład tworzenia obrazu sytuacji różnych bodźców (obrazów)sensorycznych.
Systemy specjalistyczne jednowymiarowe- przygotowanie do zadań wymagających od nich specjalistycznych w jednym zakresie.
Systemy specjalistyczne wielowymiarowe- to systemy analizując wiele danych i wciąż nanoszące wiele poprawek ,lecz w granicach jednej sytuacji
Systemy symulacyjne- to skonstruowane i wyedukowane tak aby odtwarzać naturalne warunki człowieka lub stwarzać takie warunki w świecie wirtualnym –domena Artifical Life.
Badania nad sztucznymi systemami poznawczymi mogą pomóc nam osiągnąć wiedzę i wytworzyć technikę tam, gdzie jest ona potrzebna.
Badania nad Sztuczną Inteligencją –mają podstawową wagę dla nauk kognitywnych a co za tym idzie dla filozofii.
W zakresie transplantologii –już buduje się układy ,dzięki którym niewidomi mogą zobaczyć a głusi –usłyszeć.
W zakresie nauk czego przykładem może być udowodnienie przez EQP hipotezy Robbinsa.
Inny rodzaj korzyści to rozwijający się rynek zaawansowanych zabawek elektronicznych oraz gier osadzonych w nurcie Artifical Life (np.gra Sims).
Zagrożenia Sztucznej Inteligencji
Ludzie ,którzy są zaangażowani w badaniach nad Sztuczną Inteligencją najczęściej wymieniają zagrożenie zwane mitem buntu robotów.
Inteligentny system będzie posłuszny –albo nie zechce być posłuszny ,ponieważ rozumie nakazy ,prośby ,sugestie ,żądania i może słuchać albo się przeciwstawić .
Lem 1999r.str.67
Mit buntu robotów powstał w wyniku mody panującej w literaturze science – fiction w latach 50-tych.
Sceptycy, utrzymujący, że niezwykła złożoność systemów z licznymi połączeniami wewnętrznymi, dzięki którym mamy szansę uzyskać „inteligentną maszynę”, może w konsekwencji przynieść nam więcej szkody niż pożytku. A zagrożenie jest, i to poważne. W ostatnich latach tego typu systemy komputerowe stają się coraz popularniejsze i coraz częściej stosowane przez przedsiębiorców. Ponadto są one wykorzystywane przez człowieka do tworzenia i odkrywania nowych zależności w medycynie, ekonomii czy zarządzaniu.
Według Prof. Jacka Hołówka produkcja robotów okaże się zapewne bardziej skomplikowana niż produkcja rakiet kosmicznych. Wymagać będzie olbrzymich nakładów na nowe badania, praktyczne testy, poszukiwanie świeżych, bardziej funkcjonalnych rozwiązań. Roboty będą usuwać z jakichś funkcji pracowników wykonujących zajęcia, które nie wymagają inwencji, osobistej odpowiedzialności ani szczególnego uroku.
Uważa, że roboty będą inteligentne, szybkie i przewidywalne, ale jeszcze przez długi czas będą działały tylko w obrębie z góry narzuconych im działań. Tak jak maszyny spawające karoserię samochodów, które pracują szybciej i bardziej niezawodnie od zwykłych robotników. Te automatyczne spawarki nie zmniejszyły jednak globalnego zatrudnienia w przemyśle samochodowym. Uwolniły tylko robotników od pracy w szczególnie trudnych warunkach. Ludziom nie zagrożą. Co najwyżej zmuszą nas do zmiany zainteresowań lub wyboru nowego wykształcenia. Swoją wypowiedz kończy słowami: Wyjdzie to wszystkim na dobre.
(http://www.edu.info.pl/strona.php?2302)
Tak pisałam w pracy mam nadzieję ,że nie zanudziłam .Jest to temat bardzo ciekawy.
Pisząc pracę zdobycie materiałow bylo trudne tylko jedna książka i trochę wyszukałam materiałow z netu ale ...
Mam nadzieje ze zaciekawiłam cie drogi czytelniku mojego bloga cdn
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz