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AI 人工智慧

AI 人工智慧. 什麼叫人工智慧. 有自己智慧的電腦？ 會思考的程式？ 有學習能力的機器？ 會給你很多道具的機器人？ 想要統治地球的機器人？. 人們對人工智慧的幻想. 電影： AI 人工智慧. 「 A.I. 」是一部繼「外星人 (E.T.) 」後，史帝 芬史匹伯再度 透過電影，在「孩子氣」與「高科技」的氣氛下，探討現代科技發展與人性價值的問題。. AI 探討了. 機器人有感情嗎？. 機器人可以愛嗎？. 機器人有智慧嗎？. 機器人有意識嗎？. 機器人會思考嗎？. 電腦幫忙解決問題. 人工智慧的起源.

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AI 人工智慧

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Presentation Transcript

  1. AI 人工智慧

  2. 什麼叫人工智慧 • 有自己智慧的電腦？ • 會思考的程式？ • 有學習能力的機器？ • 會給你很多道具的機器人？ • 想要統治地球的機器人？

  3. 人們對人工智慧的幻想

  4. 電影：AI 人工智慧 「A.I.」是一部繼「外星人(E.T.)」後，史帝芬史匹伯再度透過電影，在「孩子氣」與「高科技」的氣氛下，探討現代科技發展與人性價值的問題。

  5. AI探討了 機器人有感情嗎？ 機器人可以愛嗎？ 機器人有智慧嗎？ 機器人有意識嗎？ 機器人會思考嗎？

  6. 電腦幫忙解決問題

  7. 人工智慧的起源 • 1923年，‘robot 機器人’ 這個字第一次出現 • 1943年，第一篇相關的論文發表 • McCulloch 和 Pitts 建構腦神經運作模型 • 1960年， 人工智慧進入實際發展的階段 • 1980年，日本發展「第五代電腦計畫 」 • 2001年，「A.I.」進入暑假的電影市場

  8. 到底什麼是人工智慧 • 讓電腦能有近似人腦的能力 • 正式而言，計算能力的研究 • 知覺 • 推理 • 行動

  9. 「A.I.」之後，專家又樂觀預測。 假如有一天‘人工智慧’真的來臨， 我們除了高興資訊科技的成就外， 馬上要面對許多科技以外的問題， 例如，人類的價值？生命的意義？ 這是嚴肅的「人文與科技」問題。 這一波「人工智慧」的熱潮如果又一事無成， 我們只好再等20年，到2020年下一波熱潮了!

  10. 有人質疑：人工智慧不可能超越人類智慧！ • 有人堅信：人工智慧只是時間的問題！ • 企業家說：人工智慧只出現在電影或夢中！ 有人擔心機器人比人類聰明將是人類的浩劫， 企業家說：別杞人憂天！ 先設計一個能夠預測股票市場的機器， 來挽救世界的經濟吧！

  11. 「人工智慧」幾個問題 • 機器人有智慧嗎？ • 目前機器人離從「經驗中學習」還很遠 • 機器人有感情嗎？ • 機器人有智慧嗎？ • 機器人會思考嗎？ • 機器人有意識嗎？

  12. 機器人有智慧嗎？ 我們可以把整部大英百科全書放進電腦， 但是它還是沒有「智慧」， 因為電腦不會「應用」知識； 小學生有能力從大英百科全書中獲得知識， 把它應用在日常生活中，這就叫作「智慧」。 智慧是如何運用「知識」，優質化「決定」， 就是人類所謂 -- 「明智的抉擇！」 這是電腦擁有巨大記憶容量與快速運算能力，還是無法具有智慧的原因！

  13. 但是我們的生活環境，到處充滿標榜智慧的產品，但是我們的生活環境，到處充滿標榜智慧的產品， 智慧型的手機、自動導航系統、自動翻譯機等等， 產品所表現的功能，電腦都作得比人類又快又好。 人工智慧科技的副產品 – 專家系統(expert system)。 這種把人類例行的工作或專家的經驗知識程式化後， 交由電腦來執行所表現出來的，只能算是「聰明」， 還不算是有「智慧」。

  14. 17.1 何謂人工智慧 簡單的回顧十多年來的「人機大戰」 在1996年 國際象棋大師卡斯帕羅夫(Garry Kasparov)與電腦“深藍(Deep-Blue)”展開交鋒，結果卡斯帕羅夫以4比2宣告勝利。 到了1997年 經過IBM一年多的研究與改進，“更深的藍(深藍Ⅱ)”誕生，並再次與卡斯帕羅夫對弈，深藍Ⅱ擊敗卡斯帕羅夫，此結果震驚世界。 2003年2月 卡斯帕羅夫再度挑戰電腦，最終與IBM超級計算機“青年(Junior)”戰成3比3平。 2003年11月 在紐約舉行的人機大戰較量中，卡斯帕羅夫與X3D－Fritz電腦戰成2比2平。

  15. 最近，在2011年2月17日 美國IBM超級電腦「華生」（Watson）在遊戲節目「Jeopardy!」的「人機大戰」中，大獲全勝。 這次「人機大戰」中所涵蓋的題目包括歷史、文化、文學、科學等領域 「華生」在比賽中並未連接網路，而是藉由極高速的多重演算得出答案。 三個參賽者事先取得一組答案，從中推測要問的問題，鬥快按鈴搶答。 「華生」的成功，顯示人工智慧已有更進一步的發展，未來可能可以解答更艱難的問題。 簡單的說，人工智慧（artificial intelligence, AI）就是研究如何讓電腦有意識、能推理並做出相對應的行動的一個學門議題。

  16. 簡單而言超級電腦是靠著超強的計算能力， 根據「數學機率」在下棋， 棋王則是依據「人類智慧」來決定每一步棋。 棋王會因為輸了棋賽而顯現「沮喪的情緒」， 超級電腦不會因為贏棋而表現「喜悅的感情」， 高興的是他的設計師，因為他們有EQ的人類。

  17. EQ決定智慧 ? 近20年的研究顯示感情在人類決策過程中 扮演極重要的角色: 「感情」合理化我們的決定! 「感情」讓我們可學習他人! 「感情」安排事情優先順序! 沒有感情人類將陷入「優柔寡斷」、 「進退維谷」的決策困境。

  18. EQ決定智慧 ? 學者研究指出：僅憑IQ無法決定一個人的成就，EQ 才是主要的關鍵。EQ著重理性的能力表現，也重視個人的溝通能力和實現力。 一個人「聰明」與否或「能力」高低固然重要， 但是如何運用「聰明 (IQ) 」能力也一樣重要， 這就是「感情(EQ)」成就「智慧」的事實。

  19. EQ決定智慧 ? 智慧高低根據行為者在實際環境中，與環境互動下表現解決問題的能力，以及達成目標的程度。 因此，如何在現實環境互動下， 應用我們知道的「知識」， 經由「感情」表現出優質化的決定， 才是「智慧」的表現。

  20. EQ決定智慧 ? MIT AI Lab 主任 Brooks同意：與外在世界互動 是讓電腦形成智慧的主因。給電腦「人工智慧」 先給它一顆 artificial mind 。 MIT AI Lab的專家們相信：感情是人類表現智慧的驅動力。Kismet 計畫由Breazeal主持，研究讓電腦學習人類的 emotion。 目前Kismet 可以根據人類相關的行為， 表現快樂、悲傷、生氣、興趣等表情。

  21. EQ決定智慧 ? Minsky 認為: 感情只是不同思考的情境而已，真正的挑戰是如何讓電腦作常識性的思考。 就算我們相信感情是人類形成智慧的驅動力，但是請告訴我感情是什麼？ 一位跨越哲學與電腦領域的哈佛大學教授說：我們還不了解感情是什麼？如何運作？ 就要讓電腦有「感情」？這比我們想像中還要困難。

  22. 17.2 人工智慧的定義 人工智慧定義分類表

  23. 行為類似人類的人工智慧 具代表的判別方法 在1950年由杜林(Alan Turing 1950)所提出的杜林測試方法 詢問者提出問題後，由電腦程式是被詢問者 ，經由電腦回答後，如果詢問者無法分辨在 另一端回答的是人或者是電腦程式的話，則 表示這個電腦程式通過了杜林測試

  24. 理性行為的人工智慧 在「理性行為的人工智慧」系統中 強調的則是依照某些已知的信念完成某些目標的動作。 因此，在這個方向整個重點著重在「是否能正確的推論」。 而在此部分，最具代表的產物就是代理人(Agent) 代理人是一種能理解與行動的電腦程式。 例如：當詢問者告訴代理人今天下雨，則代理人會回覆詢問者需要帶雨傘出門。

  25. 理性行為的人工智慧(Cont.) 在這個體系下，發展人工智慧有許多優點 第一 相較於「思考方向」的人工智慧系統，「理性的行為」是較一般化的，依據發展的重點而言，可以正確的推論是明確且較易達成的目標。 第二 建立出來的系統，與「思考方向」的人工智慧系統相比較的話，是比較經得起考驗的，因為理性的行為是比較明確的。 第三 人類的行為在特定的環境下是比較容易被表達的。 在本章所介紹的人工智慧技術皆屬於「理性行為的人工智慧」

  26. 17.3 人工智慧的發展 最早被公認的第一份人工智慧的研究就是由Warren McCulloh和Walter Pitts於1943年所進行的研究。 利用心理學、大腦神經元的功能與杜林的計算理論 提出了「人造神經元的模型」 模型中的每個神經元有「開」與「關」以及一個開關，這個開關在足夠數量的神經元受刺激後便會打開並作用。

  27. 「人工智慧」的命名 隨後，於1956年 另外一位人工智慧中具有影響力的名人John McCarthy 說服了眾多學者協助他整合自動化理論、類神經網路等 在達特茅斯（Dartmouth）學院進行為期數月的研討會，彼此提出看法並交換意見。 故在早期的人工智慧孕育時期，並沒有太大的突破，然而在卻提供了彼此之間的研究大方向 而在達特茅斯（Dartmouth）所舉辦的研討會，所遺留下來的長遠影響便是，大家同意了McCarthy替這個研究領域命名為「人工智慧」。

  28. 人工智慧的蓬勃發展 在人工智慧的定義 可以瞭解如果要發展出能像人類一樣可以思考人工智慧是非常困難的 因此，大約在1990年代 科學家以現實的策略代替樂觀的想像，把人工智慧的研究目標轉向發展電腦的智慧能力，以更有效地解決一些複雜的問題，而不再強求要發展出像人類一樣的智慧。 這使得人工智慧的研究漸漸走出低潮，新理論與新技術相繼提出，人工智慧的研究也更蓬勃地發展起來。

  29. 17.4 人工智慧技術的介紹 投石問路 - 資訊與人工智慧的領域 海底撈針 - 搜尋方法 人機比賽 - 電腦下棋 冷血超人 - 專家系統 舉一反三 - 機器學習 差不多電腦-模糊理論及應用 腦力激盪 - 類神經網路 達爾文再世- 遺傳演算法

  30. 資料與資訊 資料(Data) 資訊(Information) 資訊的來源：資料 資料經處理後的結果  資訊 例子:A股票股價 Data:Information: 10日: 29元 A股票and [10日-13日] 11日: 29.5元  上漲 12日: 29.9元 13日: 31元

  31. 人工智慧 何謂人工智慧(Artificial Intelligence) 簡單而言，就是讓電腦能有近似人腦的能力 正式而言，計算能力的研究 知覺 推理 行動 $^%&.. 別碰我... 你看起來 像壤人...

  32. 人工智慧領域 電腦視覺 機器人 自然語言 理解 近似搜尋 AI 語音辦識 神經網路 模糊理論 專家系統

  33. 應用領域 • Image Processing • Pattern (Speech/Vision) Recognition • Data Mining • Natural Language Processing • Robotics • Programming Language • Computer/Wireless Networks • Others

  34. 議題主軸 • 問題解決 • 搜尋法：廣度優先搜尋、深度優先搜尋、啟發式搜尋、貪婪法、模擬退火法 • 演算法 • 知識與理解 • 邏輯推論：表達、語法、語意 • 知識庫：規則 • 專家系統 • 類神經網路 • 不確定性 • 機率論：貝氏定理 • 模糊理論

  35. 議題主軸 • 學習 • 有用的知識回饋 • 決策樹、類神經網路、貝氏學習 • 強化學習：基因演算法 • 溝通、理解與行動 • 自動機理論：正規文法、語法/語意剖析 • 自然語言處理 • 認知：影像構成、物體表達與辨識、語音辨識、3D資訊萃取

  36. 困難問題解決 (Puzzles) • 有一個人帶著一隻狼、一隻羊、與一粒甘藍在河的左岸想要渡河，岸邊有一艘船只能容納一人與一物。 • 然而，若人不在其旁，則狼會吃掉羊；相同的，羊會吃掉甘藍。 • 請問：這個人有可能帶著他的財產安全地渡河嗎？

  37. 起始狀態 MWGC- WG-MC WC-MG GC-MW WGC-M M W C G 不安全 不安全 安全 不安全 問題解析 • M — 人 • W — 狼 • G — 羊 • C — 甘藍

  38. 狀態轉變圖(State Transition Diagram)

  39. 解決問題：電腦如何學習 • 人工智慧的研究著重在電腦的學習能力及藉由過去的錯誤來改進目前的效能 • 最關鍵的兩個要素是 • 知識庫(Knowledge base) –儲存著一些事實與這些事實的相關規則 • 推理引擎(Inference engine) –運用這些規則再配合事實進而推理出新的事實 • 推理引擎可以搜尋一長串相關的事實而得到一個結論，這也是另一個新的事實

  40. 電腦遊戲 • 1997，IBM的超級電腦深藍打敗西洋棋王 • 井字遊戲(Tic-Tac-Toe) • 在畫有“井”字的九個空格裡 • 一方畫X，一方畫O • 畫X的一方先下 • 誰先完成一列、一行、或對角線，誰就贏

  41. 基本原理 • 採極大極小法(minimaxing method) • 以目前的盤局，考慮所有可能可以走的棋步 • 對於每一個可能的新盤局，也考慮所有可能可以走的棋步 • 如是一直推衍下去，可以考量到很多步之後所有可能的盤局 • 需評估函數(evaluation function)來評估每一個盤局對雙方的勝算如何

  42. 評估函數計算 • 畫X的一方定為極大（MAX） • 畫O的一方定為極小（MIN） • 盤局 p 的評估函數：e(p) = （MAX仍有可能完成的行數、列數、與對角線的總和）–（MIN仍有可能完成的行數、列數、與對角線的總和） e(p) = 6 – 4 = 2

  43. 對稱盤局 • 為減少評估函數的計算，對稱的盤局都視為相同 • 如下圖盤局(a)， • (b) 垂直對稱 • (c) 對角線對稱 • (d) 水平對稱

  44. max min min min 井字遊戲前兩步 MAX走這一步勝算最大

  45. MAX第二次考量 假設由此開始

  46. 事實 使用者 知識庫 結論 推論機制 專家系統 • 1970年代人工智慧研究中，最為成功、也是應用最為廣泛的領域 • 專家系統基本概念：

  47. 冷血超人 何謂專家系統 將人類專家的知識，以規則(Rule)或其他知識表達方式建立於系統中。 例如：If下雨天, Then不要出去玩； If不出去玩, Then要念書等 推論 輸入天氣是下雨，則得到系統要你去念書 以上可知，專家系統最主要的部分就是在於規則（知識）的取得及事實的輸入． 例子: 醫療診斷專家系統 例子: 核能電廠診斷系統

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