artificial intelligence course

8/19/2019 Artificial Intelligence course

1/15

Inteligenta Artificiala

C1. Sisteme inteligente:

clasificare, definitii, componente


2/15

2

• Inteligenta artificiala –

doua categorii• Inteligenta ArtificalaPuternica (StrongAI) – o masina care gandeste

si este constienta de

sine – abordarea clasica in AI

• Inteligenta ArtificalaSlaba (Weak AI) – o masina care nu poate

gandi, insa este capabilasa rezolve o problemasau set de probleme intr-un mod inteligent


3/15

3

• Clasificari (1)

– Din punctul de vedere al gradului de inteligenta (o

clasificare bazata pe testul Turing):

• Strong super-human: care are performante mai bunedecat toate fiintele umane

• Super-human: care are performante mai bune decat

majoritatea fiintelor umane

• Sub-human: care are performante mai slabe decat

majoritatea fiintelor umane

• Optimal: care are cele mai bune performante posibile

pentru masina respectiva


4/15

4

• Testul Turing – Propus in 1950 de Alan Turing

– Urmareste gasirea raspunsului laintrebarea "Poate o masina sagandeasca?“

– Diverse versiuni:• O persoana interogheaza alte doua

entitati, aflate in alta camera, fara a le

putea recunoaste vizual.• Interogatorul trebuie sa discearna

care dintre cele doua entitati esteumana si care este o masina.

• Masina este considerata inteligenta(din punctul de vedere al inteligenteiumane) daca interogatorul nu

deosebeste intre cei doi interlocutori. – Astazi: un sistem poate fi astfel

considerat inteligent chiar daca nutrece testul Turing.


5/15

5

• Clasificari (2)

– Din punctul de vedere al scopurilor sistemelorinteligente:• cu gandire umana: in care se doreste construirea de masini

care opereaza in acelasi fel in care gandesc fiintele umane

• cu comportament uman: in care se doreste construirea demasini care indeplinesc taskuri ce necesita inteligenta atuncicand sunt efectuate de fiintele umane

• cu gandire rationala: in care se doreste construirea demasini care iau cele mai bune decizii pe baza resurselor si

cunostintelor detinute• cu comportament rational: in care se doreste construirea

de masini care au cele mai bune comportamente pe bazaresurselor si cunostintelor detinute


6/15

6

• Clasificari (3)

– Din punctul de vedere al abordarii:

• AI simbolice (symbolic AI)

– utilizeaza premisa ca inteligenta se poate reduce la

capacitatea de a manipula, intelege si interpreta simboluri;

– aceasta categorie se suprapune peste categoria Strong AI

• AI sub-simbolice / conectioniste (sub-symbolic AI)

– bazate pe comportament, in care se includ notiunile de

perceptie, emergenta samd in conceptul de inteligenta; – aceasta categorie se suprapune peste categoria Weak AI

sau Applied AI (inteligenta artificala aplicata)


7/15

7

• Inteligenta sintetica

– Inteligenta masinilorNU este o imitiatie ainteligentei umane, ci

o forma proprie deinteligenta.

– Acest termen este un

rezultat direct alabordarii sub-simbolice.


8/15

8

• Clasificari (4)

– Din punctul al ingineriei sistemelor:

• Sisteme Fuzzy: reprezentari lingvistice

• Sisteme Expert: cunostinte• Retele Neurale: neuroni artificiali

• Algoritmi Evolutionisti: cautari euristice

• Retele Bayesiene: probabilitati

• Agenti Inteligenti: entitati inteligente (de obicei)

autonome


9/15

9

• Componente ale sistemelor inteligente

– O reprezentare simplificata a unui sisteminteligent contureaza patru functii esentiale:• perceptie (perception)

• invatare (learning)

• rationament (reasoning)• generare de comportamente (behaviour

generation)

– Acest model a fost propus de Albus si Meystelin 2002 in lucrarea "Intelligent systems:architecture, design, and control".


10/15

10

• Reprezentarea Albus-Meystel (1)


11/15

11

• Reprezentarea Albus-Meystel (2)

– interactiunea cu mediul prin intermediulsenzorilor si al elementelor de executie(comunicare)

– capacitatea de procesare senzoriala a

informatiilor (perceptie) – capacitatea de memorare (invatare): de

exemplu, modelul lumii este o reprezentareinterna a mediului extern

– planificare (generare de comportamente)

– gandire (rationament)


12/15

12

• Sistem inteligent de conducere

• (Def) Un sistem de conducere dezvoltatsau implementat utilizand tehnici sau

metode inteligente, sau care emuleazafunctii specifice fiintelor umane saualtor sisteme biologice.

• Se pot proiecta sisteme de conducere cudiverse tipuri si/sau grade de inteligenta.


13/15

13

• Inferenta/Deductie/Inductie

• Inferenta: o forma de rationament prin care setrece de la un enunt la altul in mod deductiv sauinductiv.

• Deductia: o forma fundamentala de rationamentin planul conceptelor in care concluzia decurge dinpremise.

• Inductia: o forma de rationament care trece de laparticular la general, de la fapte la concepte.Inferenta inductiva sta la baza majoritatiiproceselor de invatare.


14/15

14

• Motor de inferenta / Rationament

• O metoda de inferenta este o procedura de obtinere a noielemente din date, informatii sau cunostinte anterioare. – prin aplicare repetata: motor de inferenta.

• Rationamentul este un lant de judecati, al carui obiectiv este

obtinerea de noi adevaruri.

• Judecata este o forma fundamentala de logica, exprimataprin propozitii prin care se afirma sau se neaga ceva si careare o valoare de adevar (adevarat sau fals)

• Intr-un rationament, o judecata numita premisa estelegata de o alta, concluzia, prin inferenta.


15/15

15

• Determinati gradul de inteligenta al

urmatorului AI:

artificial intelligence course

Documents