Umelá Inteligencia

Toto je esej z predmetu

Expertné systémy

	Trenčianska Univerzita Alexandra Dubčeka v Trenčíne Fakulta Mechatroniky
	Umelá Inteligencia Esej

Autor:	Bc. Peter Hink
Pedagogický vedúci:	Ing. Andrea Julény
Študijný odbor:	Manažérstvo kvality produkcie
Akademický rok	2010/2011

Abstrakt Práca sa zaoberá

Abstract Currently most advanced

A.I. Umelá Inteligencia

Úvod:

V mojej práci Vás oboznámim s problémami spojené s umelou inteligenciou. Vysvetlím Vám čo je to vlastne umelá inteligencia, jej výhody a nevýhody s porovnaním s prirodzenou inteligenciou. Zoznámim Vás so základnými problémami, ktoré môžu nastať v umelej inteligencii a následne získať niekoľko základných informácií, ktoré treba pri problémoch poznať.

Čo je to umelá inteligencia:

Umelá inteligencia (AI – Artificial Inteligence) je v súčasnej dobe veľmi diskutovaný pojem, ktorá má nielen svojich zástancov ale aj odporcov. Mnohí očakávajú od implementovania AI určité nahradenie človeka pri zložitých rozhodovacích a plánovacích činností. Tento názor podporuje aj čoraz dynamicky sa zvyšujúci výkon počítačovej techniky. Skeptici hovoria o nemožnosti úplne nahradiť charakter ľudského rozmýšľania. Vysoký výkon počítačových zostáv ešte nie je podmienkou pre simulovanie ľudského uvažovania a rozhodovania. Problém skôr spočíva v softwarových nástrojoch a technikách, ktoré by umožnili aspoň sčasti napodobňovať pochody pri ľudskom uvažovaní a riešení zložitých úloh. Do súčasnosti bolo vypracovaných množstvo projektov, ktoré hrdo niesli označenie AI. Ich skutočná inteligencia je ale dosť diskutabilná.

Inteligencia je pojem, ktorý v sebe zahŕňa kvalitatívne vyššie využívanie a spracovanie vedomosti pri rôznych procesoch a dejoch. Inteligencia ako kvalitatívne označenie využívania vedomostí je výsledkom uvažovania, abstrakcie, analyzovania a syntetizovania vedomostí. Inteligencia je daná pre rozvinuté živé organizmy a dáva im v prírode výsostné postavenie.

Umelá inteligencia, ako už z názvy vyplýva, je snaha napodobniť sofistikované využívanie vedomostí v neživých organizmoch, predovšetkým v počítačových systémoch.[3]

Agent:

Agent je hocijaký objekt, ktorý vníma svoje prostredie pomocou senzorov a koná vo svojom prostredí pomocou efektorov (pozri obr. 1). Robotický agent má rôzne kamery a snímače ako senzory a rôzne motory, ramená apod. ako efektory. Softvérový agent má ako vnemy i akcie bitové reťazce.

[[Image:]]

Obrázok č.1: Agent [2]

Rozumný agent je taký, ktorý koná správne. Ako to však rozpoznať? Predpokladajme, že správne konanie je také, ktoré vedie k čo najväčšej úspešnosti agenta. Ako vyhodnotiť úspešnosť agenta? Potrebujeme nejakú objektivizujúcu mieru úspešnosti agenta. Miera úspešnosti nemusí byť pre všetky druhy agentov rovnaká. Napr. pre expertný diagnostický systém, ktorý navrhuje na základe daných príznakov diagnózu, môže byť mierou úspešnosti ocenenie, ako "blízko" je ním navrhnutá diagnóza k diagnóze, stanovenej konzíliom lekárskych expertov. Pre expertný systém navrhujúci konfigurácie počítačových systémov na základe objednávok zákazníkov môže byť mierou úspešnosti cena, o ktorý je ním navrhnutá konfigurácia lacnejšia než konfigurácia, ktorú by navrhol návrhár.

To, čo je rozumné, závisí okrem miery úspešnosti aj od toho, čo agent vnímal (úplná postupnosť vnemov), čo agent vie o prostredí (báza poznatkov) a čo dokáže v prostredí konať. Teraz môžeme spresniť definíciu ideálneho rozumného agenta. [1]

Umelá a prirodzená inteligencia:

Aké výhody nám môže skúmanie umelej inteligencie priniesť? Podľa (Kaplán, 1984) má umelá inteligencia niekoľko (komerčných) výhod v porovnaní s prirodzenou inteligenciou:

• Umelá inteligencia je stabilnejšia. Prirodzená inteligencia je z komerčného pohľadu pominuteľná, lebo pracovníci môžu opustiť organizáciu alebo môžu nadobudnuté znalosti zabudnúť. Pokiaľ sa nemenia počítačové systémy alebo programy je umelá inteligencia stabilná.

• Umelú inteligenciu možno jednoduchšie rozmnožovať a rozširovať. Prenášanie znalostí medzi ľuďmi navzájom väčšinou vyžaduje zdĺhavý proces učenia sa a tréningu; niektoré vedomosti nemožno dokonca vôbec rozmnožovať. Ak sa však znalosti zabudujú do počítačového systému, možno ich kopírovať a jednoducho preniesť na iný počítač aj na najvzdialenejšie miesta zemegule.

• Umelá inteligencia môže byť lacnejšia ako prirodzená inteligencia. V mnohých prípadoch je lacnejšie zadovážiť si počítač spolu s programovým vybavením ako zamestnať na rovnakú prácu človeka.

• Umelá inteligencia, podobne ako počítačová technika, je stála. Prirodzená inteligencia je nevypočítateľná, lebo ľudia sú nevypočítateľní, nestáli; často konajú na základe pocitov a ich rozhodnutia nemusia byť vždy v rovnakej situácii rovnaké.

• Umelá inteligencia je dokumentovateľná. Rozhodnutia, ktoré vykoná počítač možno jednoducho zdokumentovať sledovaním činností systému. Pre prirodzenú inteligenciu je to náročné. Napr., človek môže dospieť k nejakému uzáveru, ale neskôr nemusí byť schopný rekonštruovať postup, ktorý viedol k tomuto uzáveru.

Prirodzená inteligencia má tiež niekoľko podstatných výhod v porovnaní s umelou inteligenciou:

• Prirodzená inteligencia je tvorivá, zakiaľ čo umelá inteligencia je dosť "nudná". Človeku je vlastná schopnosť získavať znalosti. Ale umelá inteligencia musí znalosti zabudovať do vytváraného systému.

• Prirodzená inteligencia umožňuje ľuďom priamo používať vnemy. Systémy umelej inteligencie musia interpretovať informácie získané senzormi a používať ich tak nepriamo. • Asi najdôležitejšou prednosťou ľudského myslenia je schopnosť používať pri riešení problémov široký kontext skúseností. Na druhej strane úspešné systémy umelej inteligencie majú obyčajne veľmi úzky a špecifický záber. Počítače môžu uchovať a spracovať veľké objemy informácií o objektoch, udalostiach, či procesoch často efektívnejšie ako človek. Ľudia však mnoho činností vykonávajú na základe intuície, čo je veľmi ťažké (ak vôbec možné) zabudovať do počítačového systému. [1]

Riešenie problému:

Bez znalosti cieľa agenti iba reagujú na podnety, ale nedokážu plánovať svoje konanie. Zvláštnym prípadom agenta, ktorý dokáže plánovať je agent riešiaci problémy. Vychádza z prostredia, v ktorom sa rozumný agent nachádza. Prostredie je svetom, ktorý sa mení aj pôsobením agenta. To, aký bol svet predtým, aký je práve teraz a aký bude potom sú rôzne stavy. V abstraktnej rovine môžeme opísať svet pomocou množiny všetkých jeho možných stavov. Abstraktný priestor stavov sveta je priestorom, v ktorom dochádza k riešeniu problémov. Cieľ, ku ktorému sa smeruje je buď splnený, alebo nesplnený. Vyjadrením cieľa je množina všetkých tých stavov, v ktorých je cieľ splnený. Ak máme sformovať cieľ nemusíme mať ešte nevyhnutne problémy. Problém nastáva až vtedy, ak sa terajší stav sveta líši od cieľa. Problém je rozpor medzi tým, čo je a tým, čo si želáme. Vtedy je potrebné vyriešiť problém v procese riešenia problémov. Výsledkom tohto procesu je výsledok riešenia problému. [1]

Vyjadrenie problému:

Na vyjadrenie problému treba niekoľko základných informácií. Treba poznať:

začiatočný stav - stav, v ktorom sa nachádza agent.

množinu operátorov -aplikácia stavov, pomocou ktorých sa agent dostane z jedného stavu do nasledujúceho stavu.

-operátor teda opisuje situáciu tým, že stanovuje aký stav vznikne vykonaním akcie v danom stave.

Začiatočný stav a množina operátorov určujú spolu stavový priestor problému, tj.

• množinu všetkých stavov, dosiahnuteľných zo začiatočného stavu ľubovoľnou postupnosťou akcií (aplikácií operátorov). Operátor nemusí byť definovaný pre ľubovoľný stav. V každom stave teda môžu byť "povolené" iba určité operátory.

Cesta v stavovom priestore je ľubovoľná postupnosť akcií, ktorá vedie z jedného stavu do iného stavu.

Okrem týchto informácií zahŕňa vyjadrenie problému

• cieľový test, t.j. test, či sa dosiahol cieľ. Cieľový test možno opísať ako hodnotenie nejakého stavu (stavov) alebo ako hodnotenie cesty v stavovom priestore. [1]

Problém nájdenia cesty:

Problém nájdenia cesty je veľmi častý problém, typický pre mnohé aplikácie. Či už ide o problém nájdenia najvhodnejšieho spojenia v zložitej počítačovej sieti, alebo o problém naplánovania najvýhodnejšej cestovnej trasy v sieti leteckých spojov, alebo o nejaký iný podobný problém, vždy ide o hľadanie cesty v grafe, ktorý je spravidla veľmi rozsiahly. Táto vlastnosť grafu spolu s faktom, že zvyčajne je k dispozícii ďalšia doplňujúca informácia o probléme, sú spolu odporúčaním pre použitie metód umelej inteligencie.

Na ilustráciu uvažujme formuláciu problému naplánovania najvýhodnejšej cestovnej trasy z mesta A do mesta B:

• stavy: mestá, ktoré sa uvažujú pri hľadaní;

• začiatočný stav: mesto A;

• operátory: možné presuny z jedného mesta do druhého (ak existuje cesta na mape);

• cieľový test: sme v meste BV;

• cena cesty: aplikácia operátora, t.j. presun z jedného mesta do druhého, má cenu rovnajúcu sa vzdialenosti medzi týmito mestami.

Ako ďalší príklad si predstavme mapu, na ktorej sú vyznačené mestá a cesty medzi nimi. Treba nájsť cestu, ktorá má východisko i cieľ v danom meste takú, na ktorej ležia všetky mestá, pričom na nej ležia práve raz. Dĺžka cesty nemá byť väčšia než daná konštanta. Ak sa ešte aj požaduje, aby bola cesta najkratšia, ide o optimalizačný problém obchodného cestujúceho. Poznamenajme, že cieľový test musí uvažovať aj vlastnosti cesty v stavovom priestore a nie iba cieľový stav.

Ťažkosť tkvie v počte všetkých možných ciest. Ak počítame cestu iba v jednom smere, je ich počet 0.5(n - 1 ) ! , kde n je počet miest. Pre desať miest je 18 1440 možných ciest, pre jedenásť miest je už okolo dvoch miliónov možných ciest a so zväčšujúcim sa počtom miest rastie počet ciest kombinatoricky. Hľadanie riešenia preskúmaním všetkých možných ciest a vybratím tej, ktorá spĺňa požadovanú podmienku je neefektívne a neúčinné.

Lepší postup je taký, ktorý síce tiež skúma možné cesty, ale skúmanie ukončí len čo sa zistí, že dĺžka práve skúmanej cesty prekročila celkovú dĺžku najkratšej doteraz preskúmanej cesty. Takýto algoritmus riešenia je lepší než predchádzajúci, pričom si zachováva vlastnosť, že zaručene nájde optimálne riešenie. Je však stále neprijateľne neefektívny.[2]

Záver

Na záver tejto práce by som chcel povedať že cieľom umelej inteligencie je vytvoriť, zostrojiť inteligentné objekty a porozumieť im. Metóda umelej inteligencie je vo svojej podstate spätá s použitím výpočtových procesov. Dúfam že Vám moja práca pomohla objasniť problémy späté s umelou inteligenciu.

Použitá literatúra:

[1] MARÍK, V - ŠTÉPÁNKOVÁ, O.- LAŽANSKÝ, J. a kol.: Umelá inteligence 1. Academia. Praha 1993.

[2] PAVOL NÁVRAT, MÁRIA BIELIKOVÁ a kol.: Umelá inteligencia. Slovenská Technická Univerzita v Bratislave 2006.

[3] Ivan Kuric – Umelá inteligencia [online] dostupné z http://fstroj.utc.sk/web/kma/student/ca/kap12/48/48.htm