Awatar

1. Awatar Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie

2. Wprowadzenie Awatar Second life garden.jpg Janusz A. Starzyk Wyższa Szkoła Informatyki i Zarządzania w Rzeszowie

3. Inteligencja Pattie Maes MIT Media Lab • “…Perhaps the last frontier of science – its ultimate challenge- is to understand the biological basis of consciousness and the mental process by which we perceive, act, learn and remember..”z ksiązki Principles of Neural Science, E. R. Kandel i inni. • E. R. Kandel otrzymał nagrodę Nobla w 2000 za prace nad fizjologicznymi podstawami pamięci w sieciach neuronowych. • “…The question of intelligence is the last great terrestrial frontier of science...”cytat z ksiązki Hawkins’a On Intelligence. • Jeff Hawkins założył Redwood Neuroscience Institute zajmujący sie badaniami działania mózgu

4. Organizacja • Klasyczna Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence AI) • Inteligencja Obudowana (Embodied Intelligence EI) • Wyzwania EI • Musimy wiedzieć jak ja zorganizować • Musimy poznać metody jej implementacji • Musimy mieć środki żeby ja zbudować i utrzymać jej działalność • Nadzieje EI • Ekonomiczne • Społeczne

5. Inteligencja • Oficjalna wypowiedz naukowców na temat inteligencji Grudzień 13, 1994: • Edytorial podpisany przez 52 naukowców, opracowany przez Linde S. Gottfredson, University of Delaware • Inteligencja jest ogólną cechą umysłu która, miedzy innymi zawiera umiejętność rozumowania, planowania, rozwiązywania problemów, abstrakcyjnego myślenia, rozumienia złożonych pojęć,szybkiego uczenia sie i uczenia sie przez doświadczenie. Na podstawie http://www.indiana.edu/~intell/map.shtml

6. Różne Definicje Inteligencji • The American Heritage Dictionary: • The capacity to acquire and apply knowledge. • The faculty of thought and reason. • Webster Dictionary: • The act or state of knowing; the exercise of the understanding. • The capacity to know or understand; readiness of comprehension; • Wikipedia : • The capacity to reason, plan, solve problems, think abstractly, comprehend ideas and language, and learn. • Kaplan & Sadock: • The ability to learn new things, recall information, think rationally, apply knowledge and solve problems. • Słownik on-line dict.die.net • The ability to comprehend; to understand and profit from experience • Dr. C. George Boeree, Profesor - Departament Psychologii w Shippensburg University: • A person's capacity to (1) acquire knowledge (i.e. learn and understand), (2) apply knowledge (solve problems), and (3) engage in abstract reasoning. • Dr. John McCarthy Profesor - Computer Science w Stanford University, pionier AI: • The computational part of the ability to achieve goals in the world. • Naukowcy z psychologii: • Ability to remember and use what one has learned, in order to solve problems, adaptto new situations, and understand and manipulate one’s reality.

7. Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence) Definicja Według prof. W. Ducha - Katedra Informatyki Stosowanej UMK Def: Sztuczna Inteligencja (Artificial Intelligence, AI) to dziedzina nauki zajmująca się rozwiązywaniem zagadnień efektywnie niealgorytmizowalnych w oparciu o modelowanie wiedzy. Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch

8. AI i inne nauki AI zaliczana jest do nauk kognitywnych, chociaż nie wszystkie jej metody mają coś wspólnego z umysłem. AI uznawana jest również za część informatyki. Inteligencja Obliczeniowa (Computational Intelligence - CI) ma na celu rozwiązywanie zagadnień efektywnie niealgorytmizowalnych przy pomocy obliczeń. AI jest jej częścią korzystającą z modelowania wiedzy, inne obszary CI nie korzystają z metod symbolicznych. „Obszary badań naukowych powstają w wyniku skupienia się zainteresowania uczonych wokół różnych zjawisk. Nauki nie powstają w wyniku definicji ale zostają rozpoznane” (A. Newell, 1973) Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch

9. AI, CIi inne nauki Kognitywistyka zajmuje się zrozumieniem mechanizmów poznawczych umysłu; z tego punktu widzenia: CI zajmuje się modelowaniem procesów percepcji, pamięci, sterowania, reakcji, zachowań sensomotorycznych; zaś AI modelowaniem wyższych czynności poznawczych: myślenia, rozumowania, rozwiązywania problemów, logiką, językiem. AI to część CI posługująca się symboliczną reprezentacją wiedzy, inżynierią wiedzy, tworzeniem systemów ekspertowych. CI zmierza do automatyzacji procesów akwizycji wiedzy z obserwacji, analizy danych, percepcji, kategoryzacji, aproksymacji. Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch

10. Soft Computing Optymalizacjabadania operacyjne Logikarozmyta Algorytmyewolucyjne Sieci neuronowe Wizualizacja Metody statystyczne CI - numeryczneDane + WiedzaAI - symboliczne Datamining Rachunek prawdop. Systemy ekspertowe Uczenie maszynowe RozpoznawanieWzorców Sztuczna Inteligencja - Prof. W. Duch AI, CIi inne nauki

11. Inteligencja abstrakcyjna Próbuje symulować “najwyższe” funkcje umysłu: język, rozumowanie, matematykę, abstrakcyjne rozwiązywanie problemów Model otoczenia Warunkiem abstrakcyjnego rozwiązania problemu “mozg w próbówce” Umysł wcielony Wiedza wynika z faktu ze mamy ciało Ciało jest podstawa rozwoju mózgu Inteligencja rozwija sie poprzez współdziałanie z otoczeniem Jest usytuowana w specyficznym otoczeniu Otoczenie jest swoim najlepszym modelem Klasyczna AI Inteligencja Obudowana psychophysiology.blogspot.com

12. Podstawy rozwoju inteligentnych systemów Z ksiązki Rolf Pfeifer “Understanding of Intelligence” • Współdziałanie ze złożonym otoczeniem • Tania budowa • Balans ekologiczny • Zasada nadmiarowości • Równoległe, luźno połączone procesy • Asynchronizm • Współdziałanie czujników i przekaźników • Zasada wartości Agent Rysunek Ciarán O’Leary- Dublin Institute of Technology

13. Zasady projektowania autonomicznych systemów inteligentnych Z książki Rolf Pfeifer “Understanding of Intelligence” Zasady Projektowania • Podejście syntetyczne • Perspektywa czasowa • Wyłanianie sie • Różnorodność • Nisza ekologiczna Projektowanie Agentów Projekt jest tani Ma balans ekologiczny Zasada nadmiarowości Równoległe, luźno powiązane procesy Współdziałanie sensoryczno-motoryczne Zasada wartości działania

14. Zasada “taniości” • Inteligentni agenci: “tanio” • Eksploatacja niszy ekologicznej • ekonomiczny (ale nadmiarowy) • Eksploatacja specyficznych własności fizycznych interakcji ze środowiskiem

15. Zasada “balansu ekologicznego” • Balans i rozłożenie zadań pomiędzy • morfologie • obliczenia neuronowe (system nerwowy) • materiały • otoczenie • Balans złożoności • Przy danych zadaniach w środowisku • Dopasowanie stopnia złożoności systemów: sensorycznego, motorycznego i nerwowego

16. Zasada nadmiarowości • Nadmiarowość jest konieczna do zachowań adaptacyjnych • Częściowe dublowanie funkcjonalności w rożnych podsystemach • Systemy sensoryczne: rożne procesy percepcji z “dublowaniem” informacji

17. Generowanie stymulacji wejścia poprzez interakcje z otoczeniem • Wielorakie skojarzone oddziaływania • Ograniczenia wynikające z morfologii i materiałów • Generowanie korelacji poprzez oddziaływania fizyczne • Podstawa do korelacji pomiędzy zmysłami

18. Zasada oddziaływań sensoryczno-motorycznych • Holk Cruse • •nie ma centrum kontrolnego • •jest tylko lokalna komunikacja miedzy neuronami • •globalna komunikacja odbywa sie poprzez środowisko. • Połączenia neuronowe • Samo-organizowanie sie danych sensorycznych poprzez oddziaływanie z otoczeniem • Jest to rzeczywisty proces fizyczny a nie “symulowany” • Jest warunkiem koniecznym uczenia

19. Zasada równoległych, luźno połączonych procesów • Inteligentne zachowanie wylania sie z interakcji agenta z otoczeniem • Duża ilość równoległych luźno połączonych procesów • Asynchronizm • Koordynacja poprzez –neuronowy system sensoryczno-motoryczny –współdziałanie z otoczeniem

20. Inteligencja Obudowana • Definicja • Inteligencja Obudowana (Embodied Intelligence EI) jest to mechanizm który uczy sie jak przetrwać w nieprzychylnym otoczeniu • Mechanizm: biologiczny, mechaniczny albo wirtualny agent z wbudowanymi czujnikami i siłownikami • EI oddziaływuje na otoczenie i odczuwa wyniki swojego działania • Nieprzychylność otoczenia nie zanika i stymuluje EI do działania • Nieprzychylność: agresja, ból, ograniczone środki, itp. • EI uczy sie, musi wiec mieć asocjacyjną samoorganizującą sie pamięć • Wiedza jest zdobywana przez EI (pochodna inteligencji)

21. Embodiment Intelligence core Environment Obudowa Umysłu • Obudowa zawiera połączenia sensoryczne i motoryczne którymi rdzeń inteligencji kontroluje przy współdziałaniu z otoczeniem. • Konieczna do rozwoju inteligencji • Niekoniecznie stała lub w formie fizycznego ciała. • Jej granice są zmienne i wpływają na samookreślenie mózgu.

22. Obudowa Umysłu • Mózg uczy sie ograniczeń własnej obudowy • Świadomość jest rezultatem utożsamiania sie z własną obudowa • Obudowa może być poszerzona przez użycie narzędzi i maszyn. • Pomyślne działanie zależy od poprawnego postrzegania środowiska i własnej obudowy.

23. Motor cortex Somatosensory cortex Sensory associative cortex Pars opercularis Visual associative cortex Broca’s area Visual cortex Primary Auditory cortex Wernicke’s area Czy możemy naśladować działanie mózgu obserwując procesy mózgowe? Organizacja Mózgu